Kasutajakonto teabe hankimine Azure'i rakenduse Insightsist

User Insightsi avamine teenuses Azure Application Insights

Kasutajate käitumise mõistmine ja üksikasjalikule kontoteabele (nt eesnimed, perekonnanimed ja e-posti aadressid) juurdepääs Azure Application Insightsis võib sageli tunduda hirmuäratava ülesandena. Kogutud suure hulga andmete tõttu võib kasutaja ID-de põhjal konkreetsete kasutajate andmete määramine olla keeruline, eriti kui sellised väljad pole andmestruktuuris selgesõnaliselt saadaval. Azure Application Insights pakub võimsat platvormi teie rakenduste jälgimiseks, kuid isikupärastatud kasutajaandmete hankimine nõuab selle päringuvõimaluste sügavamat mõistmist.

Siin peitubki väljakutse: rakenduse Insightsi andmetes navigeerimine, et leida sisulist kasutajakontoteavet. Kirjeldatud olukord toob esile levinud probleemi, kus saadaolev kasutaja ID väli ei ole otseselt seotud kirjeldavamate kontoandmetega. Selle takistuse ületamiseks tuleb kasutada Azure'i rakenduse Insightsi võimsaid päringufunktsioone, keskendudes konkreetselt kohandatud sündmustele või atribuutidele, mis võivad selle väärtusliku teabe avamiseks võtmeks olla.

Insights Azure'i rakenduste ülevaadete päringute kohta

Esitatud näited illustreerivad, kuidas kasutada Azure Application Insightsi ja Azure SDK for Node.js, et hankida kasutajakonto üksikasju, nagu eesnimi, perekonnanimi ja e-post, mis on saadud Azure'i rakenduses logitud kasutaja interaktsioonidest. Esimene skript kasutab rakenduse Insightsi andmete otsepärimiseks Kusto Query Language (KQL). See võimas päringukeel võimaldab rakenduse Insightsi kogutud tohutul hulgal telemeetriaandmetest spetsiifilisi andmekogumeid manipuleerida ja ekstraheerida. Selle skripti võtmekäsk | join kind=inner on ülioluline, kuna liidab päringuandmed kohandatud sündmuste andmetega, sidudes tõhusalt anonüümsed kasutajatunnused tuvastatava teabega. Projektsioonikäsk | projekti, täpsustab neid andmeid veelgi, et esitada ainult asjakohased kasutajaandmed. See protsess sõltub eeldusest, et kasutajaandmed logitakse rakenduses kohandatud sündmustena, mis näitab KQL-iga võimalikku andmeanalüüsi paindlikkust ja sügavust.

Teine skript nihutab fookuse taustaprogrammi integreerimise stsenaariumile, kus Node.js-i kasutatakse koos Azure'i SDK-dega, et teha programmiliselt päringuid ja hankida rakenduste ülevaatest kasutajateavet. DefaultAzureCredentiali kasutamine autentimiseks lihtsustab juurdepääsu Azure'i ressurssidele, järgides parimaid turvatavasid, vältides kõvakodeeritud mandaate. MonitorQueryClienti kaudu saadab skript Azure'ile KQL-päringu, näidates, kuidas taustateenused saavad dünaamiliselt kasutaja üksikasju hankida. See lähenemisviis on eriti kasulik rakenduste jaoks, mis nõuavad reaalajas juurdepääsu kasutajate ülevaatele ilma Azure'i portaaliga otsese suhtlemiseta. Need skriptid koos kujutavad endast kõikehõlmavat lahendust kasutajakonto üksikasjadele juurdepääsuks Azure'is, ületades lõhe toortelemeetriaandmete ja kasutatavate kasutajate teadmiste vahel.

Kasutajateabe hankimine Azure Application Insightsi päringute kaudu

Kusto päringukeele (KQL) kasutamine Azure Application Insightsis

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

Kasutajaandmete otsingu integreerimine veebirakendusse

Rakendamine JavaScripti ja Azure SDK-ga

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);

Täiustatud andmete ekstraheerimise tehnikad Azure Application Insightsis

Süvenedes sügavamale Azure Application Insightsi valdkonda, on hädavajalik mõista kasutajaspetsiifiliste andmete hankimise keerukust ja täiustatud metoodikaid. Lisaks kasutajaandmete lihtsale otsimisele kohandatud sündmuste ja päringute kaudu on olemas laiem spekter võimalusi, nagu kohandatud mõõdikud, täiustatud telemeetriatöötlus ja integreerimine teiste Azure'i teenustega. Kohandatud mõõdikud võimaldavad näiteks arendajatel jälgida konkreetseid kasutaja toiminguid või käitumist, mida Application Insights automaatselt ei jäädvusta. See detailsuse tase on ülioluline rakenduste jaoks, mis nõuavad äriotsuste tegemiseks või kasutajakogemuse parandamiseks üksikasjalikku kasutajaanalüüsi. Lisaks võimaldab täiustatud telemeetriatöötlus, kasutades Azure'i funktsioone või loogikarakendusi, telemeetriaandmeid rikastada, võimaldades kaasata täiendavaid kasutajaandmeid või muuta olemasolevaid andmeid põhjalikumaks analüüsiks.

Integreerimine teiste Azure'i teenustega, nagu Azure Cosmos DB või Azure Blob Storage, laiendab rakenduse Insightsi võimalusi veelgi. Üksikasjalike kasutajaprofiilide või sündmuste logide salvestamine nendes teenustes ja nende korreleerimine telemeetriaandmetega rakenduses Application Insights võib anda tervikliku ülevaate kasutaja interaktsioonidest rakenduses. Sellised integratsioonid hõlbustavad keerulisi päringuid ja analüüse, võimaldades arendajatel avastada mustreid, suundumusi ja teadmisi, mida oleks keeruline ainult Application Insightsi andmetest tuletada. Need täiustatud tehnikad rõhutavad Azure Application Insightsi mitmekülgsust kui kõikehõlmavat tööriista rakenduse jõudluse ja kasutajate kaasamise jälgimiseks, analüüsimiseks ja optimeerimiseks.

Korduma kippuvad küsimused Azure Application Insightsi kasutajaandmete kohta

1. küsimus: Kas ma saan Azure Application Insightsis jälgida kasutaja kohandatud toiminguid?
2. Vastus: Jah, kohandatud sündmusi saab kasutada kasutajate konkreetsete toimingute või käitumise jälgimiseks, pakkudes kasutaja interaktsioonide üksikasjalikku analüüsi.
3. küsimus: Kuidas saan rakenduses Application Insights telemeetriaandmeid rikastada?
4. Vastus: Telemeetriaandmete töötlemiseks saate kasutada Azure'i funktsioone või loogikarakendusi, mis võimaldavad andmeid enne nende analüüsimist rikastada või teisendada.
5. küsimus: Kas Application Insightsi on võimalik integreerida teiste Azure'i teenustega?
6. Vastus: Jah, rakenduse Insightsi saab integreerida selliste teenustega nagu Azure Cosmos DB või Azure Blob Storage, et andmesalvestus- ja analüüsivõimalusi laiendada.
7. küsimus: Kuidas saan rakenduse Insightsis kasutaja tuvastamist täiustada?
8. Vastus: Kohandatud dimensioonide ja atribuutide kasutamine täiendavate kasutajaandmete logimiseks võib aidata kasutajaid täpsemalt tuvastada ja segmenteerida.
9. küsimus: Kas Application Insights saab jälgida kasutaja interaktsioone mitmes seadmes?
10. Vastus: Jah, rakendades õigeid kasutajatuvastustehnikaid, saate jälgida kasutaja interaktsioone mitme seadme ja seansi vahel.

Ülevaadete ja strateegiate kapseldus

Lõpetades meie uurimistöö Azure Application Insightsi võimendamise kohta üksikasjalikuks kasutajaanalüüsiks, on selge, et konkreetsele kasutajakonto üksikasjadele juurdepääsemiseks on vaja otsepäringuid, kohandatud sündmuste jälgimist ja intelligentset integreerimist teiste Azure'i teenustega. Kusto Query Language (KQL) kasutamine Azure Application Insightsis pakub võimsat võimalust otse telemeetriaandmetest kasutajateabe eraldamiseks, eeldusel, et on olemas strateegiline lähenemine kohandatud sündmuste ja dimensioonide logimisele, mis salvestavad vajalikud üksikasjad. Lisaks näitab Azure'i analüütikapakkumiste paindlikkust ja sügavust võimalus rikastada ja töödelda telemeetriaandmeid Azure'i funktsioonide või loogikarakenduste kaudu ning võimalus laiendada andmete salvestamise ja analüüsi võimalusi integreerimise kaudu Azure Cosmos DB või Azure Blob Storage'iga. Arendajatele ja analüütikutele, kes soovivad avada sügavamat arusaamist kasutajate käitumisest ja interaktsioonidest oma rakendustes, pakuvad need tehnikad ja tööriistad tugeva raamistiku rakendatavate teadmiste saamiseks ja kasutajakogemuste parandamiseks. Nende metoodikate omaksvõtmine ei vii mitte ainult parema andmete mõistmiseni, vaid ka isikupärasema ja tõhusama rakenduste arendusstrateegiani.