Azure의 Application Insights에서 사용자 계정 정보 추출

Azure Application Insights에서 사용자 통찰력 잠금 해제

Azure Application Insights 내에서 사용자 행동을 이해하고 이름, 성, 이메일 주소와 같은 세부 계정 정보에 액세스하는 것은 종종 어려운 작업처럼 보일 수 있습니다. 수집된 방대한 양의 데이터로 인해 사용자 ID를 기반으로 특정 사용자 세부 정보를 정확히 찾아내는 것은 어려울 수 있으며, 특히 데이터 구조에서 해당 필드를 명시적으로 사용할 수 없는 경우 더욱 그렇습니다. Azure Application Insights는 애플리케이션을 모니터링하기 위한 강력한 플랫폼을 제공하지만 개인화된 사용자 세부 정보를 추출하려면 쿼리 기능을 더 깊이 이해해야 합니다.

여기에 문제가 있습니다. Application Insights 데이터를 탐색하여 의미 있는 사용자 계정 정보를 찾는 것입니다. 설명된 상황은 사용 가능한 사용자 ID 필드가 보다 구체적인 계정 세부정보와 직접적으로 연관되지 않는 일반적인 문제를 강조합니다. 이러한 장애물을 극복하려면 Azure Application Insights의 강력한 쿼리 기능을 활용해야 하며, 특히 이 귀중한 정보를 잠금 해제하는 열쇠를 보유할 수 있는 사용자 지정 이벤트 또는 속성에 중점을 두어야 합니다.

Azure Application Insights 쿼리에 대한 통찰력

제공된 예제에서는 Azure Application Insights 및 Node.js용 Azure SDK를 활용하여 Azure 애플리케이션 내에 기록된 사용자 상호 작용에서 이름, 성, 이메일과 같은 사용자 계정 세부 정보를 검색하는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 스크립트는 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하여 Application Insights 데이터를 직접 쿼리합니다. 이 강력한 쿼리 언어를 사용하면 Application Insights에서 수집한 방대한 양의 원격 분석 데이터에서 특정 데이터 세트를 조작하고 추출할 수 있습니다. 이 스크립트의 주요 명령은 | Join kind=inner는 요청 데이터를 사용자 정의 이벤트 데이터와 병합하여 익명 사용자 ID를 식별 가능한 정보와 효과적으로 연결하므로 중추적입니다. 투영 명령 | 프로젝트에서는 관련 사용자 세부 정보만 표시하도록 이 데이터를 더욱 구체화합니다. 이 프로세스는 사용자 세부 정보가 애플리케이션 내에서 사용자 지정 이벤트로 기록된다는 가정에 따라 달라지며 KQL을 통해 가능한 데이터 분석의 유연성과 깊이를 보여줍니다.

두 번째 스크립트는 Node.js를 Azure SDK와 함께 활용하여 Application Insights에서 사용자 정보를 프로그래밍 방식으로 쿼리하고 검색하는 백엔드 통합 시나리오로 초점을 이동합니다. 인증에 DefaultAzureCredential을 사용하면 Azure 리소스에 대한 액세스가 단순화되고 하드 코딩된 자격 증명을 방지하여 최상의 보안 사례를 준수합니다. MonitorQueryClient를 통해 스크립트는 KQL 쿼리를 Azure에 보내 백엔드 서비스가 사용자 세부 정보를 동적으로 가져올 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 접근 방식은 Azure Portal과 직접적인 상호 작용 없이 사용자 통찰력에 실시간으로 액세스해야 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 이러한 스크립트는 Azure 내에서 사용자 계정 세부 정보에 액세스하기 위한 포괄적인 솔루션을 구현하여 원시 원격 분석 데이터와 실행 가능한 사용자 통찰력 간의 격차를 해소합니다.

Azure Application Insights 쿼리를 통해 사용자 정보 검색

Azure Application Insights에서 KQL(Kusto 쿼리 언어) 사용

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

웹 애플리케이션에 사용자 세부 정보 검색 통합

JavaScript 및 Azure SDK로 구현

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 Insights의 고급 데이터 추출 기술

Azure Application Insights 영역을 더 깊이 탐구하려면 사용자별 데이터 추출과 관련된 복잡성과 고급 방법론을 이해하는 것이 중요합니다. 사용자 지정 이벤트 및 쿼리를 통한 사용자 세부 정보의 기본 검색 외에도 사용자 지정 메트릭, 고급 원격 분석 처리 및 다른 Azure 서비스와의 통합과 같은 더 광범위한 기능이 있습니다. 예를 들어 사용자 지정 메트릭을 사용하면 개발자는 Application Insights에서 자동으로 캡처되지 않는 특정 사용자 작업이나 동작을 추적할 수 있습니다. 이러한 세분성 수준은 비즈니스 결정을 내리거나 사용자 경험을 향상시키기 위해 상세한 사용자 분석이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다. 또한 Azure Functions 또는 Logic Apps를 사용한 고급 원격 분석 처리를 통해 원격 분석 데이터를 강화하여 추가 사용자 세부 정보를 포함하거나 기존 데이터를 변환하여 더욱 통찰력 있는 분석을 수행할 수 있습니다.

Azure Cosmos DB 또는 Azure Blob Storage와 같은 다른 Azure 서비스와 통합하면 Application Insights의 기능이 더욱 확장됩니다. 이러한 서비스에 자세한 사용자 프로필 또는 이벤트 로그를 저장하고 이를 Application Insights의 원격 분석 데이터와 연결하면 애플리케이션 내의 사용자 상호 작용에 대한 전체적인 보기를 제공할 수 있습니다. 이러한 통합은 복잡한 쿼리 및 분석을 용이하게 하여 개발자가 Application Insights 데이터만으로는 도출하기 어려운 패턴, 추세 및 통찰력을 발견할 수 있도록 해줍니다. 이러한 고급 기술은 애플리케이션 성능과 사용자 참여를 모니터링, 분석 및 최적화하기 위한 포괄적인 도구로서 Azure Application Insights의 다양성을 강조합니다.

Azure Application Insights 사용자 데이터에 대해 자주 묻는 질문

1. 질문: Azure Application Insights에서 사용자 지정 사용자 작업을 추적할 수 있나요?
2. 답변: 예, 사용자 정의 이벤트를 사용하여 사용자가 수행한 특정 작업이나 행동을 추적하고 사용자 상호 작용에 대한 자세한 분석을 제공할 수 있습니다.
3. 질문: Application Insights에서 원격 분석 데이터를 어떻게 보강할 수 있나요?
4. 답변: Azure Functions 또는 Logic Apps를 사용하여 원격 분석 데이터를 처리하면 데이터를 분석하기 전에 강화하거나 변환할 수 있습니다.
5. 질문: Application Insights를 다른 Azure 서비스와 통합할 수 있나요?
6. 답변: 예, 확장된 데이터 저장 및 분석 기능을 위해 Application Insights를 Azure Cosmos DB 또는 Azure Blob Storage와 같은 서비스와 통합할 수 있습니다.
7. 질문: Application Insights에서 사용자 식별을 어떻게 개선할 수 있나요?
8. 답변: 맞춤 측정기준 및 속성을 활용하여 추가 사용자 세부정보를 기록하면 사용자를 보다 정확하게 식별하고 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다.
9. 질문: Application Insights는 여러 장치에서 사용자 상호 작용을 추적할 수 있나요?
10. 답변: 예, 적절한 사용자 식별 기술을 구현하면 여러 장치와 세션에서 사용자 상호 작용을 추적할 수 있습니다.

통찰력과 전략 요약

자세한 사용자 분석을 위해 Azure Application Insights를 활용하는 방법에 대한 탐색을 마치면 특정 사용자 계정 세부 정보에 액세스하려면 직접 쿼리, 사용자 지정 이벤트 추적 및 다른 Azure 서비스와의 지능적인 통합이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. Azure Application Insights 내에서 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하면 필요한 세부 정보를 캡처하는 사용자 지정 이벤트 및 차원을 로깅하는 전략적 접근 방식이 있는 경우 원격 분석 데이터에서 사용자 정보를 직접 추출할 수 있는 강력한 방법이 제공됩니다. 또한 Azure Functions 또는 Logic Apps를 통해 원격 측정 데이터를 풍부하게 하고 처리하는 기능과 Azure Cosmos DB 또는 Azure Blob Storage와의 통합을 통해 데이터 스토리지 및 분석 기능을 확장할 수 있는 가능성은 Azure 분석 제품의 유연성과 깊이를 보여줍니다. 애플리케이션 내에서 사용자 행동과 상호 작용을 더 깊이 이해하려는 개발자와 분석가에게 이러한 기술과 도구는 실행 가능한 통찰력을 도출하고 사용자 경험을 향상시키기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 방법론을 수용하면 데이터 이해력이 향상될 뿐만 아니라 더욱 개인화되고 효과적인 애플리케이션 개발 전략이 가능해집니다.