Extraction des informations sur le compte utilisateur à partir d'Application Insights dans Azure

Déverrouiller User Insights dans Azure Application Insights

Comprendre le comportement des utilisateurs et accéder aux informations détaillées du compte telles que les prénoms, les noms et les adresses e-mail dans Azure Application Insights peut souvent sembler une tâche ardue. Avec la grande quantité de données collectées, identifier les détails spécifiques des utilisateurs en fonction des identifiants des utilisateurs peut s'avérer difficile, en particulier lorsque ces champs ne sont pas explicitement disponibles dans la structure des données. Azure Application Insights fournit une plateforme puissante pour surveiller vos applications, mais l'extraction de détails personnalisés sur les utilisateurs nécessite une compréhension plus approfondie de ses capacités d'interrogation.

C’est là que réside le défi : naviguer dans les données Application Insights pour trouver des informations significatives sur les comptes utilisateur. La situation décrite met en évidence un problème courant dans lequel le champ d'ID utilisateur disponible ne correspond pas directement aux détails plus descriptifs du compte. Pour surmonter cet obstacle, il faut exploiter les puissantes fonctionnalités d'interrogation d'Application Insights d'Azure, en se concentrant spécifiquement sur les événements ou les propriétés personnalisés qui peuvent détenir la clé pour déverrouiller ces informations précieuses.

Aperçu des requêtes Azure Application Insights

Les exemples fournis illustrent comment exploiter Azure Application Insights et le SDK Azure pour Node.js pour récupérer les détails du compte utilisateur, tels que le prénom, le nom et l'adresse e-mail, à partir des interactions utilisateur enregistrées dans une application Azure. Le premier script utilise Kusto Query Language (KQL) pour interroger directement les données Application Insights. Ce puissant langage de requête permet la manipulation et l'extraction d'ensembles de données spécifiques à partir des vastes quantités de données de télémétrie collectées par Application Insights. Le raccourci clavier de ce script, | join kind=inner, est essentiel, car il fusionne les données de demande avec les données d'événements personnalisées, reliant efficacement les ID d'utilisateur anonymes aux informations identifiables. La commande de projection, | projet, affine davantage ces données pour présenter uniquement les détails pertinents de l'utilisateur. Ce processus repose sur l'hypothèse que les détails de l'utilisateur sont enregistrés sous forme d'événements personnalisés au sein de l'application, démontrant la flexibilité et la profondeur de l'analyse des données possibles avec KQL.

Le deuxième script se concentre sur un scénario d'intégration back-end, dans lequel Node.js est utilisé avec les SDK d'Azure pour interroger et récupérer par programme les informations utilisateur à partir d'Application Insights. L'utilisation de DefaultAzureCredential pour l'authentification simplifie l'accès aux ressources Azure, en respectant les meilleures pratiques de sécurité en évitant les informations d'identification codées en dur. Grâce à MonitorQueryClient, le script envoie une requête KQL à Azure, démontrant comment les services backend peuvent récupérer dynamiquement les détails des utilisateurs. Cette approche est particulièrement utile pour les applications nécessitant un accès en temps réel aux informations sur les utilisateurs sans interaction directe avec le portail Azure. Ensemble, ces scripts incarnent une solution complète pour accéder aux détails des comptes utilisateur dans Azure, comblant le fossé entre les données de télémétrie brutes et les informations exploitables sur les utilisateurs.

Récupération d'informations utilisateur via des requêtes Azure Application Insights

Utilisation du langage de requête Kusto (KQL) dans 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

Intégration de la récupération des détails utilisateur dans une application Web

Implémentation avec JavaScript et 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);

Techniques avancées d’extraction de données dans Azure Application Insights

En approfondissant le domaine d'Azure Application Insights, il est impératif de comprendre les complexités et les méthodologies avancées impliquées dans l'extraction de données spécifiques à l'utilisateur. Au-delà de la récupération de base des détails des utilisateurs via des événements et des requêtes personnalisés, il existe un spectre plus large de fonctionnalités telles que des métriques personnalisées, un traitement de télémétrie avancé et une intégration avec d'autres services Azure. Les métriques personnalisées, par exemple, permettent aux développeurs de suivre les actions ou comportements spécifiques des utilisateurs qui ne sont pas automatiquement capturés par Application Insights. Ce niveau de granularité est crucial pour les applications nécessitant des analyses détaillées des utilisateurs afin de prendre des décisions commerciales ou d'améliorer l'expérience utilisateur. De plus, le traitement avancé de la télémétrie à l'aide d'Azure Functions ou de Logic Apps permet l'enrichissement des données de télémétrie, permettant l'inclusion de détails utilisateur supplémentaires ou la transformation des données existantes pour une analyse plus approfondie.

L'intégration avec d'autres services Azure comme Azure Cosmos DB ou Azure Blob Storage étend encore les capacités d'Application Insights. Le stockage de profils utilisateur détaillés ou de journaux d'événements dans ces services et leur corrélation avec les données de télémétrie dans Application Insights peuvent fournir une vue globale des interactions utilisateur au sein d'une application. De telles intégrations facilitent les requêtes et les analyses complexes, permettant aux développeurs de découvrir des modèles, des tendances et des informations qu'il serait difficile de tirer des seules données d'Application Insights. Ces techniques avancées soulignent la polyvalence d’Azure Application Insights en tant qu’outil complet de surveillance, d’analyse et d’optimisation des performances des applications et de l’engagement des utilisateurs.

Questions fréquemment posées sur les données utilisateur Azure Application Insights

1. Question: Puis-je suivre les actions personnalisées des utilisateurs dans Azure Application Insights ?
2. Répondre: Oui, des événements personnalisés peuvent être utilisés pour suivre des actions ou des comportements spécifiques effectués par les utilisateurs, fournissant ainsi des analyses détaillées sur les interactions des utilisateurs.
3. Question: Comment puis-je enrichir les données de télémétrie dans Application Insights ?
4. Répondre: Vous pouvez utiliser Azure Functions ou Logic Apps pour traiter les données de télémétrie, permettant ainsi l'enrichissement ou la transformation des données avant leur analyse.
5. Question: Est-il possible d’intégrer Application Insights à d’autres services Azure ?
6. Répondre: Oui, Application Insights peut être intégré à des services comme Azure Cosmos DB ou Azure Blob Storage pour des capacités étendues de stockage et d’analyse de données.
7. Question: Comment puis-je améliorer l’identification des utilisateurs dans Application Insights ?
8. Répondre: L'utilisation de dimensions et de propriétés personnalisées pour enregistrer des détails supplémentaires sur les utilisateurs peut aider à identifier et segmenter plus précisément les utilisateurs.
9. Question: Application Insights peut-il suivre les interactions des utilisateurs sur plusieurs appareils ?
10. Répondre: Oui, en mettant en œuvre des techniques d'identification des utilisateurs appropriées, vous pouvez suivre les interactions des utilisateurs sur plusieurs appareils et sessions.

Encapsuler les informations et les stratégies

En conclusion de notre exploration de l'exploitation d'Azure Application Insights pour une analyse détaillée des utilisateurs, il est clair que l'accès aux détails de comptes d'utilisateurs spécifiques nécessite une combinaison de requêtes directes, de suivi des événements personnalisés et d'intégration intelligente avec d'autres services Azure. L'utilisation du langage de requête Kusto (KQL) dans Azure Application Insights offre un moyen puissant d'extraire directement les informations utilisateur des données de télémétrie, à condition qu'il existe une approche stratégique pour journaliser les événements et les dimensions personnalisés qui capturent les détails nécessaires. En outre, la possibilité d'enrichir et de traiter les données de télémétrie via Azure Functions ou Logic Apps, ainsi que la possibilité d'étendre les capacités de stockage et d'analyse des données via l'intégration avec Azure Cosmos DB ou Azure Blob Storage, démontrent la flexibilité et la profondeur des offres d'analyse d'Azure. Pour les développeurs et les analystes cherchant à mieux comprendre le comportement et les interactions des utilisateurs au sein de leurs applications, ces techniques et outils fournissent un cadre solide pour obtenir des informations exploitables et améliorer l'expérience utilisateur. L'adoption de ces méthodologies conduira non seulement à une meilleure compréhension des données, mais également à une stratégie de développement d'applications plus personnalisée et plus efficace.