Azure の Application Insights からのユーザー アカウント情報の抽出

Azure Application Insights での User Insights のロックを解除する

Azure Application Insights 内でユーザーの行動を理解し、姓、名、電子メール アドレスなどの詳細なアカウント情報にアクセスすることは、多くの場合、困難な作業のように思えるかもしれません。膨大な量のデータが収集されるため、特にそのようなフィールドがデータ構造で明示的に利用できない場合、ユーザー ID に基づいて特定のユーザーの詳細を正確に特定することは困難になることがあります。 Azure Application Insights は、アプリケーションを監視するための強力なプラットフォームを提供しますが、パーソナライズされたユーザーの詳細を抽出するには、そのクエリ機能をより深く理解する必要があります。

ここに課題があります。それは、Application Insights データをナビゲートして、意味のあるユーザー アカウント情報を見つけることです。説明されている状況は、使用可能なユーザー ID フィールドが、よりわかりやすいアカウントの詳細と直接相関していないという一般的な問題を浮き彫りにしています。この障害を克服するには、Azure の Application Insights の強力なクエリ機能を活用し、特にこの貴重な情報を解き放つ鍵を握る可能性のあるカスタム イベントやプロパティに焦点を当てる必要があります。

Azure Application Insights のクエリに関する洞察

提供されている例は、Azure Application Insights と Azure SDK for Node.js を利用して、Azure アプリケーション内で記録されたユーザーの操作から名、姓、電子メールなどのユーザー アカウントの詳細を取得する方法を示しています。最初のスクリプトは、Kusto Query Language (KQL) を使用して Application Insights データを直接クエリします。この強力なクエリ言語を使用すると、Application Insights によって収集された膨大な量のテレメトリ データから特定のデータセットを操作および抽出できます。このスクリプトのキー コマンド | join kind=inner は、リクエスト データとカスタム イベント データをマージし、匿名のユーザー ID を識別可能な情報と効果的にリンクするため、非常に重要です。投影コマンド |プロジェクトでは、このデータをさらに調整して、関連するユーザーの詳細のみを表示します。このプロセスは、ユーザーの詳細がアプリケーション内のカスタム イベントとして記録されるという前提に基づいており、KQL で可能なデータ分析の柔軟性と奥深さを示しています。

2 番目のスクリプトは、バックエンド統合シナリオに焦点を移します。このシナリオでは、Node.js を Azure の SDK と併用して、プログラムでクエリを実行し、Application Insights からユーザー情報を取得します。認証に DefaultAzureCredential を使用すると、ハードコーディングされた資格情報を回避することでセキュリティのベスト プラクティスに準拠し、Azure リソースへのアクセスが簡素化されます。このスクリプトは、MonitorQueryClient を通じて KQL クエリを Azure に送信し、バックエンド サービスがユーザーの詳細を動的に取得する方法を示します。このアプローチは、Azure portal と直接対話せずにユーザーの分析情報にリアルタイムでアクセスする必要があるアプリケーションに特に役立ちます。これらのスクリプトを組み合わせることで、Azure 内のユーザー アカウントの詳細にアクセスするための包括的なソリューションが具体化され、生のテレメトリ データと実用的なユーザー インサイトの間のギャップが埋められます。

Azure Application Insights クエリによるユーザー情報の取得

Azure Application Insights での Kusto クエリ言語 (KQL) の使用

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

Web アプリケーションでのユーザー詳細の取得の統合

JavaScript と Azure SDK を使用した実装

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 Application Insights の高度なデータ抽出テクニック

Azure Application Insights の領域をさらに深く掘り下げると、ユーザー固有のデータの抽出に伴う複雑さと高度な方法論を理解することが不可欠です。カスタム イベントやクエリによるユーザー詳細の基本的な取得に加え、カスタム メトリック、高度なテレメトリ処理、他の Azure サービスとの統合など、より幅広い機能が存在します。たとえば、カスタム メトリックを使用すると、開発者は、Application Insights によって自動的にキャプチャされない特定のユーザーのアクションや行動を追跡できます。このレベルの粒度は、ビジネス上の意思決定を推進したり、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために詳細なユーザー分析を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。さらに、Azure Functions または Logic Apps を使用した高度なテレメトリ処理により、テレメトリ データの強化が可能になり、追加のユーザー詳細を含めたり、より洞察に富んだ分析を行うために既存のデータを変換したりすることができます。

Azure Cosmos DB や Azure Blob Storage などの他の Azure サービスとの統合により、Application Insights の機能がさらに拡張されます。これらのサービスに詳細なユーザー プロファイルまたはイベント ログを保存し、それらを Application Insights のテレメトリ データと関連付けることで、アプリケーション内のユーザー操作の全体的なビューを提供できます。このような統合により、複雑なクエリと分析が容易になり、開発者は Application Insights データだけからは導き出すのが難しいパターン、傾向、洞察を明らかにできるようになります。これらの高度な技術は、アプリケーションのパフォーマンスとユーザー エンゲージメントを監視、分析、最適化するための包括的なツールとしての Azure Application Insights の多用途性を強調しています。

Azure Application Insights ユーザー データに関するよくある質問

1. 質問： Azure Application Insights でカスタム ユーザー アクションを追跡できますか?
2. 答え： はい、カスタム イベントを使用して、ユーザーが実行した特定のアクションや動作を追跡し、ユーザーの操作に関する詳細な分析を提供できます。
3. 質問： Application Insights でテレメトリ データを強化するにはどうすればよいですか?
4. 答え： Azure Functions または Logic Apps を使用してテレメトリ データを処理し、分析前にデータを強化または変換できます。
5. 質問： Application Insights を他の Azure サービスと統合することはできますか?
6. 答え： はい。Application Insights は、Azure Cosmos DB や Azure Blob Storage などのサービスと統合して、データ ストレージと分析機能を拡張できます。
7. 質問： Application Insights でのユーザー識別を改善するにはどうすればよいですか?
8. 答え： カスタム ディメンションとカスタム プロパティを利用して追加のユーザー詳細を記録すると、ユーザーをより正確に識別してセグメント化するのに役立ちます。
9. 質問： Application Insights は複数のデバイス間でのユーザー操作を追跡できますか?
10. 答え： はい、適切なユーザー識別技術を実装することで、複数のデバイスおよびセッションにわたるユーザーの対話を追跡できます。

洞察と戦略のカプセル化

詳細なユーザー分析に Azure Application Insights を活用する調査の結論として、特定のユーザー アカウントの詳細にアクセスするには、直接クエリ、カスタム イベント追跡、および他の Azure サービスとのインテリジェントな統合を組み合わせる必要があることは明らかです。 Azure Application Insights 内で Kusto Query Language (KQL) を使用すると、必要な詳細をキャプチャするカスタム イベントとディメンションをログに記録するための戦略的なアプローチがあれば、テレメトリ データからユーザー情報を直接抽出するための強力な手段が提供されます。さらに、Azure Functions または Logic Apps を通じてテレメトリ データを強化および処理できる機能と、Azure Cosmos DB または Azure Blob Storage との統合によるデータ ストレージと分析機能の拡張の可能性は、Azure の分析サービスの柔軟性と奥深さを示しています。アプリケーション内のユーザーの行動やインタラクションをより深く理解しようとしている開発者やアナリストにとって、これらの技術とツールは、実用的な洞察を導き出し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるための堅牢なフレームワークを提供します。これらの方法論を採用すると、データの理解が向上するだけでなく、よりパーソナライズされた効果的なアプリケーション開発戦略にもつながります。