Lietotāja konta informācijas iegūšana no Azure lietojumprogrammas Insights

Lietotāju ieskatu atbloķēšana pakalpojumā Azure Application Insights

Izpratne par lietotāju uzvedību un piekļuve detalizētai konta informācijai, piemēram, vārdiem, uzvārdiem un e-pasta adresēm pakalpojumā Azure Application Insights, bieži var šķist biedējošs uzdevums. Ņemot vērā lielo savākto datu apjomu, konkrētas lietotāja informācijas noteikšana, pamatojoties uz lietotāju ID, var būt sarežģīta, jo īpaši, ja šādi lauki nav skaidri pieejami datu struktūrā. Azure Application Insights nodrošina jaudīgu platformu jūsu lietojumprogrammu pārraudzībai, taču, lai iegūtu personalizētu lietotāja informāciju, ir nepieciešama dziļāka izpratne par tā vaicāšanas iespējām.

Šeit slēpjas izaicinājums: pārlūkojiet Application Insights datus, lai atrastu nozīmīgu lietotāja konta informāciju. Aprakstītā situācija norāda uz izplatītu problēmu, kad pieejamais lietotāja ID lauks nav tieši saistīts ar aprakstošāku konta informāciju. Lai pārvarētu šo šķērsli, ir jāizmanto Azure Application Insights jaudīgās vaicājumu funkcijas, īpaši koncentrējoties uz pielāgotiem notikumiem vai rekvizītiem, kas var būt atslēga šīs vērtīgās informācijas atbloķēšanai.

Ieskats Azure Application Insights vaicāšanā

Sniegtie piemēri ilustrē, kā izmantot Azure Application Insights un Azure SDK for Node.js, lai izgūtu lietotāja konta informāciju, piemēram, vārdu, uzvārdu un e-pastu no lietotāja mijiedarbībām, kas reģistrētas Azure lietojumprogrammā. Pirmais skripts izmanto Kusto Query Language (KQL), lai tieši pieprasītu Application Insights datus. Šī jaudīgā vaicājumu valoda ļauj manipulēt ar konkrētām datu kopām un iegūt tās no liela apjoma telemetrijas datu, ko savāc Application Insights. Šī skripta atslēgas komanda | join kind=inner ir galvenais, jo tas apvieno pieprasījuma datus ar pielāgotiem notikumu datiem, efektīvi saistot anonīmus lietotāju ID ar identificējamu informāciju. Projekcijas komanda, | projektu, tālāk precizē šos datus, lai parādītu tikai attiecīgo lietotāja informāciju. Šis process ir balstīts uz pieņēmumu, ka lietotāja informācija tiek reģistrēta kā pielāgoti notikumi lietojumprogrammā, parādot datu analīzes elastību un dziļumu, kas ir iespējama ar KQL.

Otrais skripts pārceļ fokusu uz aizmugursistēmas integrācijas scenāriju, kurā Node.js tiek izmantots kopā ar Azure SDK, lai programmatiski vaicātu un izgūtu lietotāja informāciju no Application Insights. DefaultAzureCredential izmantošana autentifikācijai vienkāršo piekļuvi Azure resursiem, ievērojot labāko drošības praksi, izvairoties no stingri kodētiem akreditācijas datiem. Izmantojot MonitorQueryClient, skripts nosūta KQL vaicājumu uz Azure, parādot, kā aizmugursistēmas pakalpojumi var dinamiski iegūt lietotāja informāciju. Šī pieeja ir īpaši noderīga lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika piekļuve lietotāja ieskatiem bez tiešas mijiedarbības ar Azure portālu. Kopā šie skripti iemieso visaptverošu risinājumu, lai piekļūtu lietotāja konta informācijai pakalpojumā Azure, mazinot plaisu starp neapstrādātiem telemetrijas datiem un praktiski izmantojamiem lietotāja ieskatiem.

Lietotāja informācijas izgūšana, izmantojot Azure Application Insights vaicājumus

Kusto vaicājumu valodas (KQL) izmantošana pakalpojumā 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

Lietotāja informācijas izguves integrēšana tīmekļa lietojumprogrammā

Ieviešana, izmantojot JavaScript un 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);

Uzlabotas datu ieguves metodes pakalpojumā Azure Application Insights

Iedziļinoties Azure Application Insights jomā, ir obligāti jāsaprot sarežģītība un uzlabotas metodoloģijas, kas saistītas ar lietotāja specifisku datu ieguvi. Papildus pamata lietotāja informācijas izguvei, izmantojot pielāgotus notikumus un vaicājumus, ir pieejams arī plašāks iespēju spektrs, piemēram, pielāgota metrika, uzlabota telemetrijas apstrāde un integrācija ar citiem Azure pakalpojumiem. Piemēram, pielāgota metrika ļauj izstrādātājiem izsekot konkrētas lietotāja darbības vai uzvedību, ko lietojumprogramma Application Insights neuztver automātiski. Šis precizitātes līmenis ir ļoti svarīgs lietojumprogrammām, kurām nepieciešama detalizēta lietotāju analīze, lai pieņemtu biznesa lēmumus vai uzlabotu lietotāja pieredzi. Turklāt uzlabotā telemetrijas apstrāde, izmantojot Azure Functions vai Logic Apps, ļauj bagātināt telemetrijas datus, ļaujot iekļaut papildu informāciju par lietotāju vai pārveidot esošos datus, lai iegūtu ieskatu.

Integrācija ar citiem Azure pakalpojumiem, piemēram, Azure Cosmos DB vai Azure Blob Storage, vēl vairāk paplašina Application Insights iespējas. Detalizētu lietotāju profilu vai notikumu žurnālu glabāšana šajos pakalpojumos un korelācija ar telemetrijas datiem programmā Application Insights var nodrošināt holistisku skatījumu par lietotāja mijiedarbību lietojumprogrammā. Šādas integrācijas atvieglo sarežģītus vaicājumus un analīzi, ļaujot izstrādātājiem atklāt modeļus, tendences un ieskatus, ko būtu grūti iegūt tikai no Application Insights datiem. Šīs uzlabotās metodes uzsver Azure Application Insights daudzpusību kā visaptverošu rīku lietojumprogrammu veiktspējas un lietotāju iesaistes uzraudzībai, analīzei un optimizēšanai.

Bieži uzdotie jautājumi par Azure Application Insights lietotāja datiem

1. Jautājums: Vai varu izsekot pielāgotajām lietotāju darbībām pakalpojumā Azure Application Insights?
2. Atbilde: Jā, pielāgotus notikumus var izmantot, lai izsekotu konkrētas lietotāju veiktās darbības vai uzvedību, nodrošinot detalizētu analīzi par lietotāju mijiedarbību.
3. Jautājums: Kā es varu bagātināt telemetrijas datus programmā Application Insights?
4. Atbilde: Varat izmantot Azure Functions vai Logic Apps, lai apstrādātu telemetrijas datus, ļaujot bagātināt vai pārveidot datus pirms to analīzes.
5. Jautājums: Vai ir iespējams integrēt Application Insights ar citiem Azure pakalpojumiem?
6. Atbilde: Jā, programmu Application Insights var integrēt ar tādiem pakalpojumiem kā Azure Cosmos DB vai Azure Blob Storage, lai paplašinātu datu glabāšanas un analīzes iespējas.
7. Jautājums: Kā es varu uzlabot lietotāja identifikāciju programmā Application Insights?
8. Atbilde: Pielāgotu kategoriju un rekvizītu izmantošana, lai reģistrētu papildu informāciju par lietotājiem, var palīdzēt precīzāk identificēt un segmentēt lietotājus.
9. Jautājums: Vai Application Insights var izsekot lietotāju mijiedarbībām vairākās ierīcēs?
10. Atbilde: Jā, ieviešot pareizas lietotāju identifikācijas metodes, varat izsekot lietotāja mijiedarbībai vairākās ierīcēs un sesijās.

Iekapsulējot ieskatus un stratēģijas

Noslēdzot mūsu izpēti par Azure Application Insights izmantošanu detalizētai lietotāju analīzei, ir skaidrs, ka, lai piekļūtu konkrētai lietotāja konta informācijai, ir nepieciešama tieša vaicāšana, pielāgota notikumu izsekošana un vieda integrācija ar citiem Azure pakalpojumiem. Kusto Query Language (KQL) izmantošana pakalpojumā Azure Application Insights piedāvā jaudīgu iespēju tieši iegūt lietotāja informāciju no telemetrijas datiem, ja ir stratēģiska pieeja pielāgotu notikumu un dimensiju reģistrēšanai, kas tver nepieciešamo informāciju. Turklāt iespēja bagātināt un apstrādāt telemetrijas datus, izmantojot Azure Functions vai Logic Apps, kā arī iespēja paplašināt datu glabāšanas un analīzes iespējas, integrējot ar Azure Cosmos DB vai Azure Blob Storage, parāda Azure analītikas piedāvājumu elastību un dziļumu. Izstrādātājiem un analītiķiem, kuri vēlas iegūt dziļāku izpratni par lietotāju uzvedību un mijiedarbību savās lietojumprogrammās, šīs metodes un rīki nodrošina stabilu sistēmu praktisku ieskatu iegūšanai un lietotāju pieredzes uzlabošanai. Šo metodoloģiju izmantošana nodrošinās ne tikai labāku datu izpratni, bet arī personalizētāku un efektīvāku lietojumprogrammu izstrādes stratēģiju.