Azure માં એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિમાંથી વપરાશકર્તા ખાતાની માહિતી એક્સ્ટ્રેક્ટ કરી રહ્યા છીએ

Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિમાં વપરાશકર્તા આંતરદૃષ્ટિને અનલોક કરી રહ્યું છે

વપરાશકર્તાની વર્તણૂકને સમજવી અને એઝ્યુર એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સમાં પ્રથમ નામો, છેલ્લું નામ અને ઇમેઇલ સરનામાં જેવી વિગતવાર એકાઉન્ટ માહિતીને ઍક્સેસ કરવી ઘણીવાર મુશ્કેલ કાર્ય જેવું લાગે છે. ડેટાના વિશાળ જથ્થા સાથે, વપરાશકર્તા IDs પર આધારિત ચોક્કસ વપરાશકર્તા વિગતોને નિર્ધારિત કરવી પડકારરૂપ બની શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટા માળખામાં આવા ક્ષેત્રો સ્પષ્ટપણે ઉપલબ્ધ ન હોય. Azure Application Insights તમારી એપ્લિકેશનને મોનિટર કરવા માટે એક શક્તિશાળી પ્લેટફોર્મ પૂરું પાડે છે, પરંતુ વ્યક્તિગત કરેલ વપરાશકર્તા વિગતો કાઢવા માટે તેની ક્વેરી ક્ષમતાઓની ઊંડી સમજ જરૂરી છે.

આ તે છે જ્યાં પડકાર રહેલો છે: અર્થપૂર્ણ વપરાશકર્તા એકાઉન્ટ માહિતી શોધવા માટે એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ ડેટા દ્વારા નેવિગેટ કરવું. વર્ણવેલ પરિસ્થિતિ એક સામાન્ય સમસ્યાને હાઇલાઇટ કરે છે જ્યાં ઉપલબ્ધ વપરાશકર્તા ID ફીલ્ડ વધુ વર્ણનાત્મક એકાઉન્ટ વિગતો સાથે સીધો સંબંધ ધરાવતું નથી. આ અવરોધને દૂર કરવા માટે, વ્યક્તિએ Azure ની એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિની શક્તિશાળી ક્વેરી સુવિધાઓનો લાભ લેવાની જરૂર છે, ખાસ કરીને કસ્ટમ ઇવેન્ટ્સ અથવા ગુણધર્મો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને જે આ મૂલ્યવાન માહિતીને અનલૉક કરવાની ચાવી ધરાવે છે.

Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ ક્વેરીંગમાં આંતરદૃષ્ટિ

પૂરા પાડવામાં આવેલ ઉદાહરણો દર્શાવે છે કે Azure એપ્લિકેશનમાં લૉગ કરેલા વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓમાંથી વપરાશકર્તા ખાતાની વિગતો જેમ કે ફર્સ્ટનેમ, છેલ્લું નામ અને ઇમેઇલ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે Node.js માટે Azure એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સ અને Azure SDK નો લાભ કેવી રીતે મેળવવો. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ ડેટાને સીધી ક્વેરી કરવા માટે કુસ્ટો ક્વેરી લેંગ્વેજ (KQL) નો ઉપયોગ કરે છે. આ શક્તિશાળી ક્વેરીંગ લેંગ્વેજ એપ્લીકેશન ઇનસાઇટ્સ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલ ટેલિમેટ્રી ડેટાના વિશાળ જથ્થામાંથી ચોક્કસ ડેટાસેટ્સની હેરફેર અને નિષ્કર્ષણ માટે પરવાનગી આપે છે. આ સ્ક્રિપ્ટમાં મુખ્ય આદેશ, | join kind=inner, મુખ્ય છે, કારણ કે તે કસ્ટમ ઇવેન્ટ ડેટા સાથે વિનંતી ડેટાને મર્જ કરે છે, અસરકારક રીતે અનામી વપરાશકર્તા ID ને ઓળખી શકાય તેવી માહિતી સાથે લિંક કરે છે. પ્રક્ષેપણ આદેશ, | પ્રોજેક્ટ, ફક્ત સંબંધિત વપરાશકર્તા વિગતો રજૂ કરવા માટે આ ડેટાને વધુ શુદ્ધ કરે છે. આ પ્રક્રિયા એ ધારણા પર ટકી છે કે વપરાશકર્તા વિગતો એપ્લિકેશનમાં કસ્ટમ ઇવેન્ટ તરીકે લૉગ કરવામાં આવી છે, જે KQL સાથે શક્ય ડેટા વિશ્લેષણની લવચીકતા અને ઊંડાણ દર્શાવે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ બેકએન્ડ એકીકરણના દૃશ્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જ્યાં Node.js નો ઉપયોગ Azureના SDK ની સાથે પ્રોગ્રામેટિકલી ક્વેરી કરવા અને એપ્લિકેશન ઈન્સાઈટ્સમાંથી વપરાશકર્તાની માહિતી મેળવવા માટે કરવામાં આવે છે. પ્રમાણીકરણ માટે DefaultAzureCredential નો ઉપયોગ એઝ્યુર સંસાધનોની ઍક્સેસને સરળ બનાવે છે, હાર્ડ-કોડેડ ઓળખપત્રોને ટાળીને શ્રેષ્ઠ સુરક્ષા પદ્ધતિઓનું પાલન કરે છે. MonitorQueryClient દ્વારા, સ્ક્રિપ્ટ Azure ને KQL ક્વેરી મોકલે છે, જે દર્શાવે છે કે કેવી રીતે બેકએન્ડ સેવાઓ ગતિશીલ રીતે વપરાશકર્તાની વિગતો મેળવી શકે છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને એઝ્યુર પોર્ટલ સાથે સીધી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા વિના વપરાશકર્તા આંતરદૃષ્ટિ માટે રીઅલ-ટાઇમ ઍક્સેસની જરૂર હોય તેવી એપ્લિકેશનો માટે ઉપયોગી છે. એકસાથે, આ સ્ક્રિપ્ટો એઝ્યુરમાં વપરાશકર્તા ખાતાની વિગતોને ઍક્સેસ કરવા માટેના વ્યાપક ઉકેલને મૂર્તિમંત કરે છે, જે કાચો ટેલિમેટ્રી ડેટા અને કાર્યક્ષમ વપરાશકર્તા આંતરદૃષ્ટિ વચ્ચેના અંતરને દૂર કરે છે.

Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ પ્રશ્નો દ્વારા વપરાશકર્તા માહિતી પુનઃપ્રાપ્ત કરી રહ્યું છે

Azure એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સમાં કુસ્ટો ક્વેરી લેંગ્વેજ (KQL) નો ઉપયોગ કરવો

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

વેબ એપ્લિકેશનમાં વપરાશકર્તા વિગતો પુનઃપ્રાપ્તિને એકીકૃત કરવું

JavaScript અને Azure SDK સાથે અમલીકરણ

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);

Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિમાં અદ્યતન ડેટા નિષ્કર્ષણ તકનીકો

Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિના ક્ષેત્રમાં વધુ ઊંડે સુધી પહોંચવું, વપરાશકર્તા-વિશિષ્ટ ડેટા કાઢવામાં સામેલ જટિલતાઓ અને અદ્યતન પદ્ધતિઓને સમજવી હિતાવહ છે. કસ્ટમ ઇવેન્ટ્સ અને ક્વેરીઝ દ્વારા વપરાશકર્તાની વિગતોની મૂળભૂત પુનઃપ્રાપ્તિ ઉપરાંત, કસ્ટમ મેટ્રિક્સ, અદ્યતન ટેલિમેટ્રી પ્રોસેસિંગ અને અન્ય Azure સેવાઓ સાથે એકીકરણ જેવી ક્ષમતાઓનો વ્યાપક સ્પેક્ટ્રમ છે. કસ્ટમ મેટ્રિક્સ, ઉદાહરણ તરીકે, વિકાસકર્તાઓને ચોક્કસ વપરાશકર્તા ક્રિયાઓ અથવા વર્તણૂકોને ટ્રૅક કરવાની મંજૂરી આપે છે જે ઑટોમૅટિક રીતે ઍપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સ દ્વારા કૅપ્ચર કરવામાં આવતી નથી. વ્યાપારી નિર્ણયો ચલાવવા અથવા વપરાશકર્તા અનુભવને વધારવા માટે વિગતવાર વપરાશકર્તા વિશ્લેષણની જરૂર હોય તેવી એપ્લિકેશનો માટે ગ્રેન્યુલારિટીનું આ સ્તર નિર્ણાયક છે. વધુમાં, Azure ફંક્શન્સ અથવા લોજિક એપ્સનો ઉપયોગ કરીને અદ્યતન ટેલિમેટ્રી પ્રોસેસિંગ ટેલિમેટ્રી ડેટાના સંવર્ધનને સક્ષમ કરે છે, જે વધારાની વપરાશકર્તા વિગતોનો સમાવેશ કરવા અથવા વધુ સમજદાર વિશ્લેષણ માટે હાલના ડેટાના રૂપાંતરને મંજૂરી આપે છે.

Azure Cosmos DB અથવા Azure Blob Storage જેવી અન્ય Azure સેવાઓ સાથેનું એકીકરણ એપ્લીકેશન ઇનસાઇટ્સની ક્ષમતાઓને વધુ વિસ્તૃત કરે છે. આ સેવાઓમાં વિગતવાર વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલ્સ અથવા ઇવેન્ટ લૉગ્સનો સંગ્રહ કરવો અને તેમને એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સમાં ટેલિમેટ્રી ડેટા સાથે સહસંબંધિત કરવું એ એપ્લિકેશનની અંદર વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો સર્વગ્રાહી દૃશ્ય પ્રદાન કરી શકે છે. આવા સંકલન જટિલ પ્રશ્નો અને વિશ્લેષણોની સુવિધા આપે છે, વિકાસકર્તાઓને પેટર્ન, વલણો અને આંતરદૃષ્ટિને ઉજાગર કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે જે ફક્ત એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ ડેટામાંથી મેળવવી મુશ્કેલ હશે. આ અદ્યતન તકનીકો એઝ્યુર એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સની વર્સેટિલિટીને મોનિટરિંગ, વિશ્લેષણ અને એપ્લિકેશન પ્રદર્શન અને વપરાશકર્તા જોડાણને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટેના વ્યાપક સાધન તરીકે રેખાંકિત કરે છે.

Azure એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સ વપરાશકર્તા ડેટા પર વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

1. પ્રશ્ન: શું હું Azure એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સમાં કસ્ટમ વપરાશકર્તા ક્રિયાઓને ટ્રૅક કરી શકું?
2. જવાબ: હા, કસ્ટમ ઇવેન્ટ્સનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાઓ દ્વારા કરવામાં આવતી ચોક્કસ ક્રિયાઓ અથવા વર્તણૂકોને ટ્રૅક કરવા માટે થઈ શકે છે, વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ પર વિગતવાર વિશ્લેષણ પ્રદાન કરે છે.
3. પ્રશ્ન: હું એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિમાં ટેલિમેટ્રી ડેટાને કેવી રીતે સમૃદ્ધ બનાવી શકું?
4. જવાબ: તમે ટેલિમેટ્રી ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે Azure ફંક્શન્સ અથવા લોજિક એપ્સનો ઉપયોગ કરી શકો છો, જે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે તે પહેલાં તેને સંવર્ધન અથવા રૂપાંતર કરવાની મંજૂરી આપે છે.
5. પ્રશ્ન: શું અન્ય Azure સેવાઓ સાથે એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિને એકીકૃત કરવી શક્ય છે?
6. જવાબ: હા, એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિને વિસ્તૃત ડેટા સ્ટોરેજ અને વિશ્લેષણ ક્ષમતાઓ માટે Azure Cosmos DB અથવા Azure Blob Storage જેવી સેવાઓ સાથે સંકલિત કરી શકાય છે.
7. પ્રશ્ન: હું એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિમાં વપરાશકર્તા ઓળખને કેવી રીતે સુધારી શકું?
8. જવાબ: વધારાની વપરાશકર્તા વિગતોને લૉગ કરવા માટે કસ્ટમ પરિમાણો અને ગુણધર્મોનો ઉપયોગ કરવાથી વપરાશકર્તાઓને વધુ ચોક્કસ રીતે ઓળખવામાં અને વિભાજન કરવામાં મદદ મળી શકે છે.
9. પ્રશ્ન: શું એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિ બહુવિધ ઉપકરણો પર વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને ટ્રૅક કરી શકે છે?
10. જવાબ: હા, યોગ્ય વપરાશકર્તા ઓળખ તકનીકોનો અમલ કરીને, તમે બહુવિધ ઉપકરણો અને સત્રોમાં વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને ટ્રૅક કરી શકો છો.

આંતરદૃષ્ટિ અને વ્યૂહરચનાઓને સમાવી લેવી

વિગતવાર વપરાશકર્તા વિશ્લેષણ માટે Azure એપ્લિકેશન આંતરદૃષ્ટિનો લાભ લેવા માટેના અમારા સંશોધનને સમાપ્ત કરીને, તે સ્પષ્ટ છે કે ચોક્કસ વપરાશકર્તા ખાતાની વિગતોને ઍક્સેસ કરવા માટે સીધી ક્વેરી, કસ્ટમ ઇવેન્ટ ટ્રેકિંગ અને અન્ય Azure સેવાઓ સાથે બુદ્ધિશાળી સંકલનનું મિશ્રણ જરૂરી છે. Azure એપ્લિકેશન ઇનસાઇટ્સમાં કુસ્ટો ક્વેરી લેંગ્વેજ (KQL) નો ઉપયોગ ટેલિમેટ્રી ડેટામાંથી વપરાશકર્તાની માહિતીને સીધી કાઢવા માટે એક શક્તિશાળી માર્ગ પ્રદાન કરે છે, જો જરૂરી વિગતોને કૅપ્ચર કરતી કસ્ટમ ઇવેન્ટ્સ અને પરિમાણોને લૉગ કરવા માટે વ્યૂહાત્મક અભિગમ હોય. વધુમાં, Azure ફંક્શન્સ અથવા લોજિક એપ્સ દ્વારા ટેલિમેટ્રી ડેટાને સમૃદ્ધ અને પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા, Azure Cosmos DB અથવા Azure Blob Storage સાથે એકીકરણ દ્વારા ડેટા સ્ટોરેજ અને વિશ્લેષણ ક્ષમતાઓને વિસ્તારવાની સંભવિતતા સાથે, Azure ની એનાલિટિક્સ ઑફરિંગની લવચીકતા અને ઊંડાણને દર્શાવે છે. વિકાસકર્તાઓ અને વિશ્લેષકો માટે કે જેઓ તેમની એપ્લિકેશનની અંદર વપરાશકર્તાની વર્તણૂક અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની ઊંડી સમજણને અનલૉક કરવા માગે છે, આ તકનીકો અને સાધનો પગલાં લેવા યોગ્ય આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને વપરાશકર્તા અનુભવોને વધારવા માટે એક મજબૂત માળખું પ્રદાન કરે છે. આ પદ્ધતિઓ અપનાવવાથી માત્ર વધુ સારી માહિતીની સમજ જ નહીં પરંતુ વધુ વ્યક્તિગત અને અસરકારક એપ્લિકેશન ડેવલપમેન્ટ વ્યૂહરચના પણ બનશે.