Extrahieren von Benutzerkontoinformationen aus Application Insights in Azure

Erschließung von Benutzererkenntnissen in Azure Application Insights

Das Verständnis des Benutzerverhaltens und der Zugriff auf detaillierte Kontoinformationen wie Vornamen, Nachnamen und E-Mail-Adressen in Azure Application Insights kann oft wie eine entmutigende Aufgabe erscheinen. Angesichts der großen Menge an gesammelten Daten kann es schwierig sein, bestimmte Benutzerdetails anhand von Benutzer-IDs zu ermitteln, insbesondere wenn solche Felder nicht explizit in der Datenstruktur verfügbar sind. Azure Application Insights bietet eine leistungsstarke Plattform zur Überwachung Ihrer Anwendungen. Das Extrahieren personalisierter Benutzerdetails erfordert jedoch ein tieferes Verständnis der Abfragefunktionen.

Hier liegt die Herausforderung: durch die Application Insights-Daten zu navigieren, um aussagekräftige Benutzerkontoinformationen zu finden. Die beschriebene Situation verdeutlicht ein häufiges Problem, bei dem das verfügbare Benutzer-ID-Feld nicht direkt mit aussagekräftigeren Kontodetails korreliert. Um dieses Hindernis zu überwinden, muss man die leistungsstarken Abfragefunktionen von Azure Application Insights nutzen und sich dabei insbesondere auf benutzerdefinierte Ereignisse oder Eigenschaften konzentrieren, die möglicherweise den Schlüssel zur Erschließung dieser wertvollen Informationen darstellen.

Einblicke in Azure Application Insights-Abfragen

Die bereitgestellten Beispiele veranschaulichen, wie Sie Azure Application Insights und das Azure SDK für Node.js nutzen, um Benutzerkontodetails wie Vorname, Nachname und E-Mail aus Benutzerinteraktionen abzurufen, die in einer Azure-Anwendung protokolliert werden. Das erste Skript verwendet Kusto Query Language (KQL), um Application Insights-Daten direkt abzufragen. Diese leistungsstarke Abfragesprache ermöglicht die Bearbeitung und Extraktion spezifischer Datensätze aus den riesigen Mengen an Telemetriedaten, die von Application Insights gesammelt werden. Der Schlüsselbefehl in diesem Skript ist | join kind=inner ist von entscheidender Bedeutung, da es Anforderungsdaten mit benutzerdefinierten Ereignisdaten zusammenführt und so anonyme Benutzer-IDs effektiv mit identifizierbaren Informationen verknüpft. Der Projektionsbefehl | Projekt verfeinert diese Daten weiter, um nur die relevanten Benutzerdetails anzuzeigen. Dieser Prozess basiert auf der Annahme, dass Benutzerdetails als benutzerdefinierte Ereignisse innerhalb der Anwendung protokolliert werden, was die Flexibilität und Tiefe der Datenanalyse zeigt, die mit KQL möglich ist.

Das zweite Skript verlagert den Fokus auf ein Backend-Integrationsszenario, in dem Node.js zusammen mit den SDKs von Azure verwendet wird, um Benutzerinformationen programmgesteuert von Application Insights abzufragen und abzurufen. Die Verwendung von DefaultAzureCredential für die Authentifizierung vereinfacht den Zugriff auf Azure-Ressourcen und hält sich an die besten Sicherheitspraktiken, indem hartcodierte Anmeldeinformationen vermieden werden. Über MonitorQueryClient sendet das Skript eine KQL-Abfrage an Azure und demonstriert so, wie Back-End-Dienste Benutzerdetails dynamisch abrufen können. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Anwendungen, die Echtzeitzugriff auf Benutzererkenntnisse ohne direkte Interaktion mit dem Azure-Portal erfordern. Zusammen stellen diese Skripte eine umfassende Lösung für den Zugriff auf Benutzerkontodetails in Azure dar und schließen die Lücke zwischen rohen Telemetriedaten und umsetzbaren Benutzererkenntnissen.

Abrufen von Benutzerinformationen über Azure Application Insights-Abfragen

Verwenden der Kusto Query Language (KQL) in 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

Integrieren des Benutzerdetailabrufs in eine Webanwendung

Implementierung mit JavaScript und 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);

Erweiterte Datenextraktionstechniken in Azure Application Insights

Wenn man tiefer in die Welt von Azure Application Insights eintaucht, ist es unerlässlich, die Komplexität und fortgeschrittenen Methoden zu verstehen, die mit der Extraktion benutzerspezifischer Daten verbunden sind. Über den grundlegenden Abruf von Benutzerdetails durch benutzerdefinierte Ereignisse und Abfragen hinaus gibt es ein breiteres Spektrum an Funktionen wie benutzerdefinierte Metriken, erweiterte Telemetrieverarbeitung und Integration mit anderen Azure-Diensten. Mithilfe benutzerdefinierter Metriken können Entwickler beispielsweise bestimmte Benutzeraktionen oder -verhalten verfolgen, die nicht automatisch von Application Insights erfasst werden. Dieser Grad an Granularität ist entscheidend für Anwendungen, die detaillierte Benutzeranalysen erfordern, um Geschäftsentscheidungen zu treffen oder das Benutzererlebnis zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die erweiterte Telemetrieverarbeitung mithilfe von Azure Functions oder Logic Apps die Anreicherung von Telemetriedaten und ermöglicht die Einbeziehung zusätzlicher Benutzerdetails oder die Transformation vorhandener Daten für eine aufschlussreichere Analyse.

Durch die Integration mit anderen Azure-Diensten wie Azure Cosmos DB oder Azure Blob Storage werden die Funktionen von Application Insights weiter erweitert. Durch das Speichern detaillierter Benutzerprofile oder Ereignisprotokolle in diesen Diensten und deren Korrelation mit Telemetriedaten in Application Insights kann eine ganzheitliche Ansicht der Benutzerinteraktionen innerhalb einer Anwendung bereitgestellt werden. Solche Integrationen erleichtern komplexe Abfragen und Analysen und ermöglichen es Entwicklern, Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken, die aus Application Insights-Daten allein nur schwer abzuleiten wären. Diese fortschrittlichen Techniken unterstreichen die Vielseitigkeit von Azure Application Insights als umfassendes Tool zur Überwachung, Analyse und Optimierung der Anwendungsleistung und des Benutzerengagements.

Häufig gestellte Fragen zu Azure Application Insights-Benutzerdaten

1. Frage: Kann ich benutzerdefinierte Benutzeraktionen in Azure Application Insights verfolgen?
2. Antwort: Ja, benutzerdefinierte Ereignisse können verwendet werden, um bestimmte Aktionen oder Verhaltensweisen der Benutzer zu verfolgen und detaillierte Analysen zu Benutzerinteraktionen bereitzustellen.
3. Frage: Wie kann ich Telemetriedaten in Application Insights anreichern?
4. Antwort: Sie können Azure Functions oder Logic Apps verwenden, um Telemetriedaten zu verarbeiten und so die Anreicherung oder Transformation von Daten vor der Analyse zu ermöglichen.
5. Frage: Ist es möglich, Application Insights mit anderen Azure-Diensten zu integrieren?
6. Antwort: Ja, Application Insights kann für erweiterte Datenspeicher- und Analysefunktionen in Dienste wie Azure Cosmos DB oder Azure Blob Storage integriert werden.
7. Frage: Wie kann ich die Benutzeridentifikation in Application Insights verbessern?
8. Antwort: Die Verwendung benutzerdefinierter Dimensionen und Eigenschaften zur Protokollierung zusätzlicher Benutzerdetails kann dabei helfen, Benutzer genauer zu identifizieren und zu segmentieren.
9. Frage: Kann Application Insights Benutzerinteraktionen über mehrere Geräte hinweg verfolgen?
10. Antwort: Ja, durch die Implementierung geeigneter Techniken zur Benutzeridentifizierung können Sie Benutzerinteraktionen über mehrere Geräte und Sitzungen hinweg verfolgen.

Zusammenfassung von Erkenntnissen und Strategien

Zum Abschluss unserer Untersuchung zur Nutzung von Azure Application Insights für eine detaillierte Benutzeranalyse wird deutlich, dass der Zugriff auf bestimmte Benutzerkontodetails eine Mischung aus direkter Abfrage, benutzerdefinierter Ereignisverfolgung und intelligenter Integration mit anderen Azure-Diensten erfordert. Die Verwendung der Kusto Query Language (KQL) in Azure Application Insights bietet eine leistungsstarke Möglichkeit zum direkten Extrahieren von Benutzerinformationen aus Telemetriedaten, vorausgesetzt, es gibt einen strategischen Ansatz zum Protokollieren benutzerdefinierter Ereignisse und Dimensionen, die die erforderlichen Details erfassen. Darüber hinaus demonstriert die Möglichkeit, Telemetriedaten über Azure Functions oder Logic Apps anzureichern und zu verarbeiten, sowie das Potenzial zur Erweiterung der Datenspeicher- und Analysefunktionen durch die Integration mit Azure Cosmos DB oder Azure Blob Storage die Flexibilität und Tiefe der Analyseangebote von Azure. Für Entwickler und Analysten, die ein tieferes Verständnis des Benutzerverhaltens und der Interaktionen innerhalb ihrer Anwendungen erlangen möchten, bieten diese Techniken und Tools einen robusten Rahmen für die Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse und die Verbesserung der Benutzererfahrungen. Die Einführung dieser Methoden wird nicht nur zu einem besseren Datenverständnis, sondern auch zu einer personalisierteren und effektiveren Anwendungsentwicklungsstrategie führen.