Extracció d'informació del compte d'usuari d'Application Insights a Azure

Desbloqueig de la informació d'usuari a Azure Application Insights

Comprendre el comportament dels usuaris i accedir a informació detallada del compte, com ara noms, cognoms i adreces de correu electrònic a Azure Application Insights, sovint pot semblar una tasca descoratjadora. Amb la gran quantitat de dades recollides, identificar els detalls específics d'usuari basats en els ID d'usuari pot ser un repte, especialment quan aquests camps no estan disponibles explícitament a l'estructura de dades. Azure Application Insights ofereix una plataforma potent per supervisar les vostres aplicacions, però l'extracció de detalls personalitzats de l'usuari requereix una comprensió més profunda de les seves capacitats de consulta.

Aquí és on rau el repte: navegar per les dades d'Application Insights per trobar informació significativa del compte d'usuari. La situació descrita posa de manifest un problema comú en què el camp d'identificació d'usuari disponible no es correlaciona directament amb detalls més descriptius del compte. Per superar aquest obstacle, cal aprofitar les potents funcions de consulta d'Application Insights d'Azure, centrant-se específicament en esdeveniments personalitzats o propietats que poden ser la clau per desbloquejar aquesta valuosa informació.

Informació sobre la consulta d'Azure Application Insights

Els exemples que s'ofereixen il·lustren com aprofitar l'Azure Application Insights i l'SDK d'Azure per a Node.js per recuperar detalls del compte d'usuari com el nom, els cognoms i el correu electrònic de les interaccions d'usuari registrades dins d'una aplicació d'Azure. El primer script utilitza Kusto Query Language (KQL) per consultar directament les dades d'Application Insights. Aquest potent llenguatge de consulta permet la manipulació i l'extracció de conjunts de dades específics de les grans quantitats de dades de telemetria recopilades per Application Insights. L'ordre de tecla d'aquest script, | join kind=inner, és fonamental, ja que combina les dades de la sol·licitud amb les dades d'esdeveniments personalitzats, enllaçant de manera efectiva els identificadors d'usuari anònims amb informació identificable. L'ordre de projecció, | projecte, refina encara més aquestes dades per presentar només els detalls rellevants de l'usuari. Aquest procés es basa en el supòsit que els detalls de l'usuari es registren com a esdeveniments personalitzats dins de l'aplicació, mostrant la flexibilitat i la profunditat de l'anàlisi de dades possibles amb KQL.

El segon script es centra en un escenari d'integració de backend, on Node.js s'utilitza juntament amb els SDK d'Azure per consultar i recuperar informació de l'usuari de manera programada d'Application Insights. L'ús de DefaultAzureCredential per a l'autenticació simplifica l'accés als recursos d'Azure, seguint les millors pràctiques de seguretat evitant les credencials codificades en dur. A través de MonitorQueryClient, l'script envia una consulta KQL a Azure, demostrant com els serveis de backend poden obtenir de forma dinàmica els detalls de l'usuari. Aquest enfocament és especialment útil per a aplicacions que requereixen accés en temps real a la informació dels usuaris sense interacció directa amb el portal Azure. En conjunt, aquests scripts encarnen una solució completa per accedir als detalls del compte d'usuari a Azure, que superen la bretxa entre les dades de telemetria en brut i la informació d'usuari accionable.

Recuperació d'informació d'usuari mitjançant consultes d'Azure Application Insights

Ús de Kusto Query Language (KQL) a Azure Application Insights

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

Integració de la recuperació de detalls de l'usuari en una aplicació web

Implementació amb JavaScript i Azure SDK

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);

Tècniques avançades d'extracció de dades a Azure Application Insights

Aprofundint en l'àmbit d'Azure Application Insights, és imprescindible entendre les complexitats i les metodologies avançades implicades en l'extracció de dades específiques de l'usuari. Més enllà de la recuperació bàsica de detalls de l'usuari mitjançant esdeveniments i consultes personalitzades, hi ha un espectre més ampli de capacitats, com ara mètriques personalitzades, processament avançat de telemetria i integració amb altres serveis d'Azure. Les mètriques personalitzades, per exemple, permeten als desenvolupadors fer un seguiment d'accions o comportaments específics dels usuaris que Application Insights no captura automàticament. Aquest nivell de granularitat és crucial per a les aplicacions que requereixen una anàlisi detallada dels usuaris per impulsar decisions empresarials o millorar l'experiència de l'usuari. A més, el processament avançat de telemetria mitjançant Azure Functions o Logic Apps permet enriquir les dades de telemetria, permetent la inclusió de detalls addicionals de l'usuari o la transformació de les dades existents per a una anàlisi més detallada.

La integració amb altres serveis d'Azure com Azure Cosmos DB o Azure Blob Storage amplia encara més les capacitats d'Application Insights. Emmagatzemar perfils d'usuari detallats o registres d'esdeveniments en aquests serveis i correlacionar-los amb dades de telemetria a Application Insights pot proporcionar una visió integral de les interaccions dels usuaris dins d'una aplicació. Aquestes integracions faciliten consultes i anàlisis complexes, la qual cosa permet als desenvolupadors descobrir patrons, tendències i coneixements que serien difícils d'obtenir només a partir de les dades d'Application Insights. Aquestes tècniques avançades subratllen la versatilitat d'Azure Application Insights com a eina integral per supervisar, analitzar i optimitzar el rendiment de les aplicacions i la implicació dels usuaris.

Preguntes freqüents sobre les dades d'usuari d'Azure Application Insights

1. Pregunta: Puc fer un seguiment de les accions personalitzades dels usuaris a Azure Application Insights?
2. Resposta: Sí, els esdeveniments personalitzats es poden utilitzar per fer un seguiment d'accions o comportaments específics realitzats pels usuaris, proporcionant anàlisis detallades de les interaccions dels usuaris.
3. Pregunta: Com puc enriquir les dades de telemetria a Application Insights?
4. Resposta: Podeu utilitzar Azure Functions o Logic Apps per processar dades de telemetria, cosa que permet l'enriquiment o la transformació de les dades abans d'analitzar-les.
5. Pregunta: És possible integrar Application Insights amb altres serveis d'Azure?
6. Resposta: Sí, Application Insights es pot integrar amb serveis com Azure Cosmos DB o Azure Blob Storage per ampliar les capacitats d'emmagatzematge i anàlisi de dades.
7. Pregunta: Com puc millorar la identificació dels usuaris a Application Insights?
8. Resposta: L'ús de dimensions i propietats personalitzades per registrar detalls addicionals dels usuaris pot ajudar a identificar i segmentar els usuaris amb més precisió.
9. Pregunta: Pot Application Insights fer un seguiment de les interaccions dels usuaris en diversos dispositius?
10. Resposta: Sí, mitjançant la implementació de tècniques d'identificació d'usuari adequades, podeu fer un seguiment de les interaccions dels usuaris a diversos dispositius i sessions.

Encapsulació de coneixements i estratègies

Concloent la nostra exploració per aprofitar Azure Application Insights per a una anàlisi detallada dels usuaris, està clar que l'accés a detalls específics del compte d'usuari requereix una combinació de consultes directes, seguiment d'esdeveniments personalitzats i integració intel·ligent amb altres serveis d'Azure. L'ús de Kusto Query Language (KQL) a Azure Application Insights ofereix una via potent per extreure directament la informació de l'usuari de les dades de telemetria, sempre que hi hagi un enfocament estratègic per registrar esdeveniments i dimensions personalitzades que capturen els detalls necessaris. A més, la capacitat d'enriquir i processar dades de telemetria mitjançant Azure Functions o Logic Apps, juntament amb la possibilitat d'ampliar les capacitats d'emmagatzematge i anàlisi de dades mitjançant la integració amb Azure Cosmos DB o Azure Blob Storage, demostra la flexibilitat i la profunditat de les ofertes d'anàlisi d'Azure. Per als desenvolupadors i analistes que busquen obtenir una comprensió més profunda del comportament i les interaccions dels usuaris dins de les seves aplicacions, aquestes tècniques i eines proporcionen un marc sòlid per obtenir informació útil i millorar les experiències dels usuaris. L'adopció d'aquestes metodologies portarà no només a una millor comprensió de les dades, sinó també a una estratègia de desenvolupament d'aplicacions més personalitzada i eficaç.