从 Azure 中的 Application Insights 提取用户帐户信息

解锁 Azure Application Insights 中的用户洞察

了解用户行为并访问 Azure Application Insights 中的详细帐户信息（例如名字、姓氏和电子邮件地址）通常看起来是一项艰巨的任务。由于收集了大量数据，根据用户 ID 查明特定用户详细信息可能具有挑战性，尤其是当数据结构中未明确提供此类字段时。 Azure Application Insights 提供了一个强大的平台来监视应用程序，但提取个性化用户详细信息需要更深入地了解其查询功能。

这就是挑战所在：浏览 Application Insights 数据以查找有意义的用户帐户信息。所描述的情况突出了一个常见问题，即可用用户 ID 字段与更具描述性的帐户详细信息不直接相关。为了克服这一障碍，人们需要利用 Azure Application Insights 强大的查询功能，特别关注可能是解锁这一有价值信息的关键的自定义事件或属性。

命令	描述
| join kind=inner	基于公共键连接两个表。在本例中，它用于将请求数据与包含用户详细信息的自定义事件数据组合起来。
| project	从查询结果中投影（选择）指定的列。此处，它用于选择用户 ID、名字、姓氏和电子邮件。
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");	从 Azure 身份库导入 DefaultAzureCredential 类，该类用于对 Azure 服务进行身份验证。
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");	从 Azure Monitor 查询库导入 MonitorQueryClient 类，用于查询 Azure 中的日志和指标。
async function	定义异步函数，允许等待 API 调用等异步操作。
client.queryWorkspace()	MonitorQueryClient 的方法，用于对 Azure Log Analytics 工作区执行查询。异步返回结果。
console.log()	向控制台输出信息。对于调试或显示查询结果很有用。

深入了解 Azure Application Insights 查询

提供的示例说明了如何利用 Azure Application Insights 和 Azure SDK for Node.js 从 Azure 应用程序中记录的用户交互中检索用户帐户详细信息，例如名字、姓氏和电子邮件。第一个脚本使用 Kusto 查询语言 (KQL) 直接查询 Application Insights 数据。这种强大的查询语言允许从 Application Insights 收集的大量遥测数据中操作和提取特定数据集。该脚本中的关键命令是 | join kind=inner 至关重要，因为它将请求数据与自定义事件数据合并，有效地将匿名用户 ID 与可识别信息链接起来。投影命令|项目，进一步细化该数据以仅呈现相关的用户详细信息。此过程取决于用户详细信息在应用程序中记录为自定义事件的假设，展示了 KQL 数据分析的灵活性和深度。

第二个脚本将重点转移到后端集成场景，其中 Node.js 与 Azure 的 SDK 一起使用，以编程方式从 Application Insights 查询和检索用户信息。使用 DefaultAzureCredential 进行身份验证简化了对 Azure 资源的访问，通过避免硬编码凭据来遵守最佳安全实践。通过 MonitorQueryClient，该脚本将 KQL 查询发送到 Azure，演示后端服务如何动态获取用户详细信息。此方法对于需要实时访问用户见解而无需与 Azure 门户直接交互的应用程序特别有用。这些脚本共同体现了一个全面的解决方案，用于访问 Azure 中的用户帐户详细信息，弥合原始遥测数据和可操作的用户见解之间的差距。

requests
| where client_CountryOrRegion != "Sample" and user_Id != ""
| join kind=inner (
    customEvents
    | where name == "UserDetails"
    | project user_Id, customDimensions.firstname, customDimensions.lastname, customDimensions.email
) on user_Id
| project user_Id, firstname=customDimensions_firstname, lastname=customDimensions_lastname, email=customDimensions_email
// Ensure to replace 'UserDetails' with your actual event name containing user details
// Replace customDimensions.firstname, .lastname, .email with the actual names of your custom dimensions
// This query assumes you have custom events logging user details with properties for firstname, lastname, and email

const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query");
async function fetchUserDetails(userId) {
    const credential = new DefaultAzureCredential();
    const client = new MonitorQueryClient(credential);
    const kustoQuery = \`requests | where client_CountryOrRegion != "Sample" and user_Id == "\${userId}"\`;
    // Add your Azure Application Insights workspace id
    const workspaceId = "your_workspace_id_here";
    const response = await client.queryWorkspace(workspaceId, kustoQuery, new Date(), new Date());
    console.log("Query Results:", response);
    // Process the response to extract user details
    // This is a simplified example. Ensure error handling and response parsing as needed.
}
fetchUserDetails("specific_user_id").catch(console.error);

Azure Application Insights 中的高级数据提取技术

深入研究 Azure Application Insights 领域，必须了解提取用户特定数据所涉及的复杂性和高级方法。除了通过自定义事件和查询检索用户详细信息的基本功能之外，还提供更广泛的功能，例如自定义指标、高级遥测处理以及与其他 Azure 服务的集成。例如，自定义指标允许开发人员跟踪 Application Insights 未自动捕获的特定用户操作或行为。对于需要详细用户分析来推动业务决策或增强用户体验的应用程序来说，这种粒度级别至关重要。此外，使用 Azure Functions 或逻辑应用的高级遥测处理可以丰富遥测数据，允许包含其他用户详细信息或转换现有数据以进行更深入的分析。

与其他 Azure 服务（例如 Azure Cosmos DB 或 Azure Blob 存储）的集成进一步扩展了 Application Insights 的功能。在这些服务中存储详细的用户配置文件或事件日志，并将它们与 Application Insights 中的遥测数据相关联，可以提供应用程序内用户交互的整体视图。此类集成有助于复杂的查询和分析，使开发人员能够发现仅从 Application Insights 数据难以获得的模式、趋势和见解。这些先进技术强调了 Azure Application Insights 作为监控、分析和优化应用程序性能和用户参与度的综合工具的多功能性。

总结我们对利用 Azure Application Insights 进行详细用户分析的探索，很明显，访问特定用户帐户详细信息需要结合直接查询、自定义事件跟踪以及与其他 Azure 服务的智能集成。在 Azure Application Insights 中使用 Kusto 查询语言 (KQL) 提供了一种强大的途径，可以直接从遥测数据中提取用户信息，前提是有一种战略方法来记录捕获所需详细信息的自定义事件和维度。此外，通过 Azure Functions 或逻辑应用丰富和处理遥测数据的能力，以及通过与 Azure Cosmos DB 或 Azure Blob 存储集成扩展数据存储和分析功能的潜力，展示了 Azure 分析产品的灵活性和深度。对于寻求更深入地了解应用程序中的用户行为和交互的开发人员和分析师来说，这些技术和工具提供了一个强大的框架，用于获取可操作的见解并增强用户体验。采用这些方法不仅会带来更好的数据理解，还会带来更加个性化和有效的应用程序开发策略。