Extrahování informací o uživatelském účtu z Application Insights v Azure

Odemknutí User Insights v Azure Application Insights

Pochopení chování uživatelů a přístup k podrobným informacím o účtu, jako jsou křestní jména, příjmení a e-mailové adresy v rámci Azure Application Insights, se často může zdát jako skličující úkol. Vzhledem k obrovskému množství shromážděných dat může být přesné určení podrobností o konkrétních uživatelích na základě ID uživatele náročné, zvláště když taková pole nejsou explicitně dostupná ve struktuře dat. Azure Application Insights poskytuje výkonnou platformu pro monitorování vašich aplikací, ale extrahování personalizovaných uživatelských podrobností vyžaduje hlubší pochopení jeho možností dotazování.

V tom spočívá výzva: procházení dat Application Insights za účelem nalezení smysluplných informací o uživatelském účtu. Popsaná situace zdůrazňuje běžný problém, kdy dostupné pole ID uživatele přímo nekoreluje s popisnějšími podrobnostmi účtu. K překonání této překážky je třeba využít výkonné funkce dotazování Azure Application Insights, konkrétně se zaměřit na vlastní události nebo vlastnosti, které mohou obsahovat klíč k odemknutí těchto cenných informací.

Statistiky dotazování Azure Application Insights

Uvedené příklady ilustrují, jak využít Azure Application Insights a sadu Azure SDK pro Node.js k načtení podrobností o uživatelském účtu, jako je jméno, příjmení a e-mail z uživatelských interakcí zaznamenaných v aplikaci Azure. První skript používá jazyk Kusto Query Language (KQL) k přímému dotazování na data Application Insights. Tento výkonný dotazovací jazyk umožňuje manipulaci a extrakci konkrétních datových sad z obrovského množství telemetrických dat shromážděných aplikací Application Insights. Příkaz key v tomto skriptu | join kind=inner, je klíčový, protože spojuje data požadavků s daty vlastních událostí a efektivně propojuje anonymní ID uživatelů s identifikovatelnými informacemi. Příkaz promítání, | projekt dále zpřesňuje tato data tak, aby obsahovala pouze relevantní uživatelské údaje. Tento proces závisí na předpokladu, že podrobnosti o uživateli jsou protokolovány jako vlastní události v rámci aplikace, což ukazuje flexibilitu a hloubku analýzy dat, kterou KQL umožňuje.

Druhý skript přesouvá zaměření na scénář integrace backendu, kde se Node.js využívá spolu se sadami SDK Azure k programovému dotazování a získávání uživatelských informací z Application Insights. Použití DefaultAzureCredential pro ověřování zjednodušuje přístup k prostředkům Azure a dodržuje osvědčené postupy zabezpečení tím, že se vyhýbá pevně zakódovaným přihlašovacím údajům. Prostřednictvím MonitorQueryClient skript odešle dotaz KQL do Azure, což ukazuje, jak mohou back-endové služby dynamicky načítat podrobnosti o uživateli. Tento přístup je užitečný zejména pro aplikace vyžadující přístup k přehledům uživatelů v reálném čase bez přímé interakce s Azure Portal. Společně tyto skripty ztělesňují komplexní řešení pro přístup k podrobnostem o uživatelských účtech v rámci Azure, čímž překlenují propast mezi nezpracovanými telemetrickými daty a užitečnými informacemi o uživatelích.

Načítání informací o uživateli prostřednictvím dotazů Azure Application Insights

Použití Kusto Query Language (KQL) v 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

Integrace získávání podrobností uživatele do webové aplikace

Implementace pomocí JavaScriptu a 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);

Pokročilé techniky extrakce dat v Azure Application Insights

Ponoříme-li se hlouběji do sféry Azure Application Insights, je nutné porozumět složitosti a pokročilým metodologiím, které jsou součástí extrahování dat specifických pro uživatele. Kromě základního získávání podrobností o uživatelích prostřednictvím vlastních událostí a dotazů existuje širší spektrum funkcí, jako jsou vlastní metriky, pokročilé zpracování telemetrie a integrace s dalšími službami Azure. Vlastní metriky například umožňují vývojářům sledovat konkrétní akce nebo chování uživatelů, které nejsou automaticky zachyceny Application Insights. Tato úroveň granularity je klíčová pro aplikace vyžadující podrobnou uživatelskou analýzu k řízení obchodních rozhodnutí nebo zlepšení uživatelské zkušenosti. Pokročilé zpracování telemetrie pomocí Azure Functions nebo Logic Apps navíc umožňuje obohacování telemetrických dat, což umožňuje zahrnutí dalších podrobností o uživatelích nebo transformaci stávajících dat pro podrobnější analýzu.

Integrace s dalšími službami Azure, jako je Azure Cosmos DB nebo Azure Blob Storage, dále rozšiřuje možnosti Application Insights. Ukládání podrobných uživatelských profilů nebo protokolů událostí v těchto službách a jejich korelace s telemetrickými daty v Application Insights může poskytnout holistický pohled na uživatelské interakce v rámci aplikace. Takové integrace usnadňují složité dotazy a analýzy a umožňují vývojářům odhalit vzory, trendy a poznatky, které by bylo obtížné odvodit pouze z dat Application Insights. Tyto pokročilé techniky podtrhují všestrannost Azure Application Insights jako komplexního nástroje pro monitorování, analýzu a optimalizaci výkonu aplikací a zapojení uživatelů.

Časté dotazy k uživatelským datům Azure Application Insights

1. Otázka: Mohu sledovat vlastní akce uživatelů v Azure Application Insights?
2. Odpovědět: Ano, vlastní události lze použít ke sledování konkrétních akcí nebo chování uživatelů a poskytují podrobné analýzy uživatelských interakcí.
3. Otázka: Jak mohu obohatit telemetrická data v Application Insights?
4. Odpovědět: Ke zpracování telemetrických dat můžete použít Azure Functions nebo Logic Apps, což umožňuje obohacování nebo transformaci dat před jejich analýzou.
5. Otázka: Je možné integrovat Application Insights s jinými službami Azure?
6. Odpovědět: Ano, Application Insights lze integrovat se službami, jako je Azure Cosmos DB nebo Azure Blob Storage, a získat tak rozšířené možnosti ukládání dat a analýzy.
7. Otázka: Jak mohu zlepšit identifikaci uživatele v Application Insights?
8. Odpovědět: Využití vlastních dimenzí a vlastností k protokolování dalších podrobností o uživateli může pomoci k přesnější identifikaci a segmentaci uživatelů.
9. Otázka: Mohou Application Insights sledovat interakce uživatelů na více zařízeních?
10. Odpovědět: Ano, implementací správných technik identifikace uživatelů můžete sledovat interakce uživatelů na více zařízeních a relacích.

Zapouzdření statistik a strategií

Na závěr našeho průzkumu využití Azure Application Insights pro podrobnou analýzu uživatelů je jasné, že přístup k podrobnostem konkrétního uživatelského účtu vyžaduje kombinaci přímého dotazování, vlastního sledování událostí a inteligentní integraci s dalšími službami Azure. Použití Kusto Query Language (KQL) v rámci Azure Application Insights nabízí výkonnou cestu pro přímou extrakci uživatelských informací z telemetrických dat za předpokladu, že existuje strategický přístup k protokolování vlastních událostí a dimenzí, které zachycují potřebné podrobnosti. Kromě toho schopnost obohacovat a zpracovávat telemetrická data prostřednictvím Azure Functions nebo Logic Apps spolu s potenciálem pro rozšíření možností ukládání dat a analýzy prostřednictvím integrace s Azure Cosmos DB nebo Azure Blob Storage demonstruje flexibilitu a hloubku analytických nabídek Azure. Vývojářům a analytikům, kteří chtějí odemknout hlubší porozumění chování a interakcím uživatelů v rámci svých aplikací, tyto techniky a nástroje poskytují robustní rámec pro odvození použitelných poznatků a zlepšení uživatelské zkušenosti. Přijetí těchto metodologií povede nejen k lepšímu porozumění datům, ale také k personalizovanější a efektivnější strategii vývoje aplikací.