Käyttäjätilin tietojen purkaminen Azuren Application Insightsista

User Insightsin lukituksen avaaminen Azure Application Insightsissa

Käyttäjien käyttäytymisen ymmärtäminen ja yksityiskohtaisten tilitietojen, kuten etunimien, sukunimien ja sähköpostiosoitteiden, käyttö Azure Application Insightsissa voi usein tuntua pelottavalta tehtävältä. Suuren kerätyn datamäärän vuoksi tiettyjen käyttäjätietojen paikantaminen käyttäjätunnuksien perusteella voi olla haastavaa, varsinkin kun tällaisia ​​kenttiä ei ole erikseen saatavilla tietorakenteessa. Azure Application Insights tarjoaa tehokkaan alustan sovellusten valvontaan, mutta yksilöllisten käyttäjätietojen poimiminen edellyttää sen kyselyominaisuuksien syvempää ymmärtämistä.

Tässä on haaste: selaa Application Insights -tietoja löytääksesi merkityksellisiä käyttäjätilitietoja. Kuvattu tilanne korostaa yleistä ongelmaa, jossa käytettävissä oleva käyttäjätunnuskenttä ei suoraan korreloi kuvaavampien tilitietojen kanssa. Tämän esteen voittamiseksi on hyödynnettävä Azuren Application Insightsin tehokkaita kyselyominaisuuksia keskittyen erityisesti mukautettuihin tapahtumiin tai ominaisuuksiin, jotka voivat olla avain tämän arvokkaan tiedon avaamiseen.

Näkemyksiä Azure Application Insights -kyselystä

Annetut esimerkit havainnollistavat, kuinka Azure Application Insightsia ja Azure SDK:ta Node.js:lle voidaan hyödyntää käyttäjätilin tietojen, kuten etunimen, sukunimen ja sähköpostin, hakemiseen Azure-sovellukseen kirjatuista vuorovaikutuksista. Ensimmäinen komentosarja käyttää Kusto Query Language (KQL) -kyselyä suoraan Application Insights -tietojen kyselyyn. Tämä tehokas kyselykieli mahdollistaa tiettyjen tietojoukkojen manipuloinnin ja poimimisen Application Insightsin keräämistä valtavista telemetriatietomääristä. Tämän skriptin avainkomento | join kind=inner on keskeinen, koska se yhdistää pyyntötiedot mukautettuihin tapahtumatietoihin ja yhdistää tehokkaasti anonyymit käyttäjätunnukset tunnistetietoihin. Projektiokomento, | projekti, tarkentaa näitä tietoja edelleen näyttämään vain asiaankuuluvat käyttäjätiedot. Tämä prosessi perustuu oletukseen, että käyttäjätiedot kirjataan mukautetuina tapahtumina sovelluksessa, mikä osoittaa KQL:n mahdollistaman data-analyysin joustavuuden ja syvyyden.

Toinen komentosarja siirtää painopisteen taustaintegraatioskenaarioon, jossa Node.js:ää käytetään Azuren SDK:iden rinnalla käyttäjätietojen ohjelmalliseen kyselyyn ja hakemiseen Application Insightsista. DefaultAzureCredentialin käyttö todentamiseen yksinkertaistaa Azure-resurssien käyttöä ja noudattaa parhaita tietoturvakäytäntöjä välttämällä kovakoodattuja tunnistetietoja. MonitorQueryClientin kautta komentosarja lähettää KQL-kyselyn Azureen, mikä osoittaa, kuinka taustapalvelut voivat noutaa dynaamisesti käyttäjätietoja. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen sovelluksille, jotka vaativat reaaliaikaisen pääsyn käyttäjätietoihin ilman suoraa vuorovaikutusta Azure-portaalin kanssa. Yhdessä nämä komentosarjat muodostavat kattavan ratkaisun käyttäjätilin tietojen käyttämiseen Azuressa, mikä kurottaa umpeen raa'an telemetrian datan ja käyttökelpoisten käyttäjien oivalluksia.

Käyttäjätietojen hakeminen Azure Application Insights -kyselyiden kautta

Kusto Query Language (KQL) -kyselyn käyttäminen Azure Application Insightsissa

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

Käyttäjätietojen haun integrointi verkkosovellukseen

Käyttöönotto JavaScriptillä ja Azure SDK:lla

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);

Kehittyneet tiedonpoistotekniikat Azure Application Insightsissa

Sukeltaessa syvemmälle Azure Application Insightsin ulottuvuuteen on välttämätöntä ymmärtää käyttäjäkohtaisten tietojen poimimiseen liittyvät monimutkaisuudet ja edistyneet menetelmät. Käyttäjätietojen perushaun lisäksi mukautettujen tapahtumien ja kyselyiden avulla on olemassa laajempi valikoima ominaisuuksia, kuten mukautettuja mittareita, edistynyt telemetriakäsittely ja integrointi muihin Azure-palveluihin. Muokattujen mittareiden avulla kehittäjät voivat esimerkiksi seurata tiettyjä käyttäjien toimia tai käyttäytymistä, joita Application Insights ei tallenna automaattisesti. Tämä tarkkuuden taso on ratkaisevan tärkeä sovelluksille, jotka vaativat yksityiskohtaista käyttäjäanalytiikkaa liiketoimintapäätösten tekemiseksi tai käyttökokemuksen parantamiseksi. Lisäksi kehittynyt telemetriakäsittely Azure Functions- tai Logic Apps -sovellusten avulla mahdollistaa telemetriatietojen rikastamisen, mikä mahdollistaa käyttäjätietojen lisäämisen tai olemassa olevien tietojen muuntamisen oivaltavampaa analysointia varten.

Integrointi muihin Azure-palveluihin, kuten Azure Cosmos DB:hen tai Azure Blob Storagen, laajentaa edelleen Application Insightsin ominaisuuksia. Yksityiskohtaisten käyttäjäprofiilien tai tapahtumalokien tallentaminen näihin palveluihin ja niiden korrelointi telemetriatietojen kanssa Application Insightsissa voi tarjota kokonaisvaltaisen kuvan käyttäjien vuorovaikutuksista sovelluksen sisällä. Tällaiset integraatiot helpottavat monimutkaisia ​​kyselyitä ja analyyseja, jolloin kehittäjät voivat paljastaa malleja, trendejä ja oivalluksia, joita olisi vaikea saada pelkästään Application Insights -tiedoista. Nämä edistyneet tekniikat korostavat Azure Application Insightsin monipuolisuutta kattavana työkaluna sovellusten suorituskyvyn ja käyttäjien sitoutumisen seurantaan, analysointiin ja optimointiin.

Usein kysytyt kysymykset Azure Application Insights -käyttäjätiedoista

1. Kysymys: Voinko seurata mukautettuja käyttäjien toimia Azure Application Insightsissa?
2. Vastaus: Kyllä, mukautettuja tapahtumia voidaan käyttää käyttäjien suorittamien tiettyjen toimien tai käyttäytymisen seuraamiseen, mikä tarjoaa yksityiskohtaista analytiikkaa käyttäjien vuorovaikutuksista.
3. Kysymys: Kuinka voin rikastaa telemetriatietoja Application Insightsissa?
4. Vastaus: Voit käyttää Azure Functionsia tai Logic Appsia telemetriatietojen käsittelyyn, mikä mahdollistaa tietojen rikastamisen tai muuntamisen ennen niiden analysointia.
5. Kysymys: Onko mahdollista integroida Application Insights muihin Azure-palveluihin?
6. Vastaus: Kyllä, Application Insights voidaan integroida palveluihin, kuten Azure Cosmos DB tai Azure Blob Storage, mikä lisää tietojen tallennus- ja analysointiominaisuuksia.
7. Kysymys: Kuinka voin parantaa käyttäjien tunnistamista Application Insightsissa?
8. Vastaus: Omien ulottuvuuksien ja ominaisuuksien käyttäminen lisäkäyttäjätietojen kirjaamiseen voi auttaa käyttäjien tunnistamisessa ja segmentoinnissa tarkemmin.
9. Kysymys: Voiko Application Insights seurata käyttäjien vuorovaikutusta useissa laitteissa?
10. Vastaus: Kyllä, ottamalla käyttöön asianmukaisia ​​käyttäjäntunnistustekniikoita voit seurata käyttäjien vuorovaikutusta useissa laitteissa ja istunnoissa.

Näkemysten ja strategioiden kapselointi

Päätettäessämme Azure Application Insightsin hyödyntämiseen yksityiskohtaista käyttäjäanalyysiä varten on selvää, että tiettyjen käyttäjätilin tietojen käyttäminen vaatii yhdistelmän suoraa kyselyä, mukautettua tapahtumien seurantaa ja älykästä integraatiota muihin Azure-palveluihin. Kusto Query Language (KQL) -kielen käyttö Azure Application Insightsissa tarjoaa tehokkaan tavan poimia käyttäjätietoja suoraan telemetriatiedoista, mikäli on olemassa strateginen lähestymistapa mukautettujen tapahtumien ja ulottuvuuksien kirjaamiseen, jotka tallentavat tarvittavat tiedot. Lisäksi kyky rikastaa ja käsitellä telemetriatietoja Azure Functionsin tai Logic Appsin avulla sekä mahdollisuus laajentaa tietojen tallennus- ja analysointiominaisuuksia integroimalla Azure Cosmos DB:n tai Azure Blob Storagen kanssa osoittavat Azuren analytiikkatarjonnan joustavuuden ja syvyyden. Kehittäjille ja analyytikoille, jotka haluavat saada syvemmän ymmärryksen käyttäjien käyttäytymisestä ja vuorovaikutuksista sovelluksissaan, nämä tekniikat ja työkalut tarjoavat vankan kehyksen käyttökelpoisten oivallusten saamiseksi ja käyttökokemusten parantamiseen. Näiden menetelmien omaksuminen johtaa paitsi parempaan tiedon ymmärtämiseen, myös henkilökohtaisempaan ja tehokkaampaan sovelluskehitysstrategiaan.