അസ്യൂറിലെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു

അസ്യൂറിലെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു
Azure

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കുന്നതും ആദ്യനാമങ്ങൾ, അവസാന നാമങ്ങൾ, ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിശദമായ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതും Azure Application Insights-ൽ പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമായി തോന്നിയേക്കാം. ശേഖരിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്തൃ ഐഡികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകും, പ്രത്യേകിച്ചും അത്തരം ഫീൽഡുകൾ ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ വ്യക്തമായി ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ. Azure ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുന്നു, എന്നാൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് അതിൻ്റെ അന്വേഷണ ശേഷികളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

ഇവിടെയാണ് വെല്ലുവിളി നിലനിൽക്കുന്നത്: അർത്ഥവത്തായ ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റയിലൂടെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക. ലഭ്യമായ ഉപയോക്തൃ ഐഡി ഫീൽഡ് കൂടുതൽ വിവരണാത്മക അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങളുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടാത്ത ഒരു പൊതു പ്രശ്നം വിവരിച്ച സാഹചര്യം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഈ തടസ്സം മറികടക്കാൻ, അസുറിൻ്റെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ശക്തമായ അന്വേഷണ സവിശേഷതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്, ഈ വിലയേറിയ വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ കൈവശം വച്ചേക്കാവുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോപ്പർട്ടികൾ എന്നിവയിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

കമാൻഡ് വിവരണം
| join kind=inner ഒരു പൊതു കീയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രണ്ട് പട്ടികകളിൽ ചേരുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റ് ഡാറ്റയുമായി അഭ്യർത്ഥന ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
| project അന്വേഷണ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട നിരകൾ പ്രോജക്റ്റുകൾ (തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു). ഇവിടെ, ഉപയോക്തൃ ഐഡി, ആദ്യനാമം, അവസാന നാമം, ഇമെയിൽ എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity"); Azure സേവനങ്ങളിലേക്കുള്ള പ്രാമാണീകരണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന Azure ഐഡൻ്റിറ്റി ലൈബ്രറിയിൽ നിന്ന് DefaultAzureCredential ക്ലാസ് ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നു.
const { MonitorQueryClient } = require("@azure/monitor-query"); Azure മോണിറ്റർ ക്വറി ലൈബ്രറിയിൽ നിന്ന് MonitorQueryClient ക്ലാസ് ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നു, Azure-ൽ ലോഗുകളും മെട്രിക്‌സും അന്വേഷിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
async function ഒരു അസിൻക്രണസ് ഫംഗ്‌ഷൻ നിർവചിക്കുന്നു, ഇത് API കോളുകൾ പോലെയുള്ള അസമന്വിത പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി കാത്തിരിക്കുന്നു.
client.queryWorkspace() ഒരു Azure Log Analytics വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സിനെതിരെ ഒരു ചോദ്യം എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ MonitorQueryClient-ൻ്റെ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫലങ്ങൾ അസമന്വിതമായി നൽകുന്നു.
console.log() കൺസോളിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഡീബഗ്ഗ് ചെയ്യുന്നതിനോ അന്വേഷണ ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനോ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു

Azure ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ലോഗിൻ ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളിൽ നിന്ന് ആദ്യനാമം, അവസാന നാമം, ഇമെയിൽ എന്നിവ പോലുള്ള ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് Node.js-നുള്ള Azure ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും Azure SDK-യും എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റ നേരിട്ട് അന്വേഷിക്കാൻ ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് കസ്റ്റോ ക്വറി ലാംഗ്വേജ് (കെക്യുഎൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഈ ശക്തമായ അന്വേഷണ ഭാഷ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റിലെ കീ കമാൻഡ്, | join kind=inner, നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം ഇത് അഭ്യർത്ഥന ഡാറ്റയെ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റ് ഡാറ്റയുമായി ലയിപ്പിക്കുന്നു, അജ്ഞാത ഉപയോക്തൃ ഐഡികളെ തിരിച്ചറിയാനാകുന്ന വിവരങ്ങളുമായി ഫലപ്രദമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. പ്രൊജക്ഷൻ കമാൻഡ്, | പ്രോജക്റ്റ്, പ്രസക്തമായ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ മാത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കുന്നു. KQL-ൽ സാധ്യമായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൻ്റെ വഴക്കവും ആഴവും കാണിക്കുന്ന, ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റായി ലോഗ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു എന്ന അനുമാനത്തെ ഈ പ്രക്രിയ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഒരു ബാക്കെൻഡ് ഇൻ്റഗ്രേഷൻ സാഹചര്യത്തിലേക്ക് ഫോക്കസ് മാറ്റുന്നു, അവിടെ Azure-ൻ്റെ SDK-കൾക്കൊപ്പം Node.js ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ വിവരങ്ങൾ പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി അന്വേഷിക്കാനും വീണ്ടെടുക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രാമാണീകരണത്തിനായി DefaultAzureCredential ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഹാർഡ്-കോഡുചെയ്‌ത ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ ഒഴിവാക്കി മികച്ച സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങൾ പാലിച്ച് അസൂർ ഉറവിടങ്ങളിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ് ലളിതമാക്കുന്നു. MonitorQueryClient മുഖേന, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് Azure-ലേക്ക് ഒരു KQL അന്വേഷണം അയയ്‌ക്കുന്നു, ബാക്കെൻഡ് സേവനങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ എങ്ങനെ ചലനാത്മകമായി ലഭിക്കുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അസൂർ പോർട്ടലുമായി നേരിട്ട് ഇടപെടാതെ തന്നെ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലേക്ക് തത്സമയ ആക്‌സസ് ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. റോ ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉപയോക്തൃ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും തമ്മിലുള്ള വിടവ് നികത്തിക്കൊണ്ട്, അസ്യൂറിനുള്ളിൽ ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ പരിഹാരം ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വഴി ഉപയോക്തൃ വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഇൻസൈറ്റുകളിൽ കസ്റ്റോ ക്വറി ലാംഗ്വേജ് (കെക്യുഎൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നു

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

ഒരു വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു

JavaScript, Azure SDK എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്നു

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);

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ വിപുലമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ മേഖലയിലേക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്തൃ-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണതകളും നൂതന രീതികളും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകളിലൂടെയും അന്വേഷണങ്ങളിലൂടെയും ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് അപ്പുറം, ഇഷ്‌ടാനുസൃത മെട്രിക്‌സ്, വിപുലമായ ടെലിമെട്രി പ്രോസസ്സിംഗ്, മറ്റ് അസൂർ സേവനങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം എന്നിങ്ങനെയുള്ള കഴിവുകളുടെ വിശാലമായ സ്പെക്‌ട്രം ഉണ്ട്. ഇഷ്‌ടാനുസൃത മെട്രിക്‌സ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സ്വയമേവ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാത്ത നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളോ പെരുമാറ്റങ്ങളോ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ വിശദമായ ഉപയോക്തൃ അനലിറ്റിക്‌സ് ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഗ്രാനുലാരിറ്റിയുടെ ഈ ലെവൽ നിർണായകമാണ്. മാത്രമല്ല, Azure ഫംഗ്‌ഷനുകളോ ലോജിക് ആപ്പുകളോ ഉപയോഗിച്ചുള്ള വിപുലമായ ടെലിമെട്രി പ്രോസസ്സിംഗ് ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയുടെ സമ്പുഷ്ടീകരണം പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള വിശകലനത്തിനായി കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനോ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ പരിവർത്തനത്തെയോ അനുവദിക്കുന്നു.

Azure Cosmos DB അല്ലെങ്കിൽ Azure Blob Storage പോലുള്ള മറ്റ് Azure സേവനങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ വിപുലപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സേവനങ്ങളിൽ വിശദമായ ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകളോ ഇവൻ്റ് ലോഗുകളോ സംഭരിക്കുന്നതും ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയുമായി അവയെ പരസ്പരബന്ധിതമാക്കുന്നതും ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിലെ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുടെ സമഗ്രമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു. അത്തരം സംയോജനങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങളും വിശകലനങ്ങളും സുഗമമാക്കുന്നു, ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മാത്രം ഉരുത്തിരിഞ്ഞുവരാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ട്രെൻഡുകൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനവും ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകലും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ ഉപകരണമെന്ന നിലയിൽ അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ വൈവിധ്യത്തെ ഈ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അടിവരയിടുന്നു.

അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ

  1. ചോദ്യം: അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ എനിക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃത ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനാകുമോ?
  2. ഉത്തരം: അതെ, ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിശകലനം നൽകിക്കൊണ്ട് ഉപയോക്താക്കൾ നടത്തുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളോ പെരുമാറ്റങ്ങളോ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
  3. ചോദ്യം: ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ എനിക്ക് എങ്ങനെ ടെലിമെട്രി ഡാറ്റ സമ്പുഷ്ടമാക്കാം?
  4. ഉത്തരം: ടെലിമെട്രി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് Azure ഫംഗ്‌ഷനുകളോ ലോജിക് ആപ്പുകളോ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് ഡാറ്റ സമ്പുഷ്ടമാക്കാനോ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനോ അനുവദിക്കുന്നു.
  5. ചോദ്യം: മറ്റ് Azure സേവനങ്ങളുമായി ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ?
  6. ഉത്തരം: അതെ, വിപുലീകൃത ഡാറ്റ സംഭരണത്തിനും വിശകലന ശേഷിക്കുമായി അസുർ കോസ്മോസ് ഡിബി അല്ലെങ്കിൽ അസൂർ ബ്ലോബ് സ്റ്റോറേജ് പോലുള്ള സേവനങ്ങളുമായി ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
  7. ചോദ്യം: ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ എനിക്ക് എങ്ങനെ ഉപയോക്തൃ ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്താനാകും?
  8. ഉത്തരം: അധിക ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇഷ്‌ടാനുസൃത അളവുകളും പ്രോപ്പർട്ടികളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉപയോക്താക്കളെ കൂടുതൽ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വിഭജിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കും.
  9. ചോദ്യം: ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്ക് ഒന്നിലധികം ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനാകുമോ?
  10. ഉത്തരം: അതെ, ശരിയായ ഉപയോക്തൃ ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം ഉപകരണങ്ങളിലും സെഷനുകളിലും ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഉൾക്കാഴ്ചകളും തന്ത്രങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു

വിശദമായ ഉപയോക്തൃ വിശകലനത്തിനായി Azure ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ പര്യവേക്ഷണം അവസാനിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് വിശദാംശങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിന് നേരിട്ടുള്ള അന്വേഷണം, ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റ് ട്രാക്കിംഗ്, മറ്റ് Azure സേവനങ്ങളുമായി ഇൻ്റലിജൻ്റ് ഇൻ്റഗ്രേഷൻ എന്നിവ ആവശ്യമാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്. ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇവൻ്റുകളും ആവശ്യമായ വിശദാംശങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്ന അളവുകളും ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രപരമായ സമീപനമുണ്ടെങ്കിൽ, ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉപയോക്തൃ വിവരങ്ങൾ നേരിട്ട് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ മാർഗമാണ് അസൂർ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഇൻസൈറ്റിനുള്ളിലെ കസ്‌റ്റോ ക്വറി ലാംഗ്വേജ് (കെക്യുഎൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, Azure Cosmos DB അല്ലെങ്കിൽ Azure Blob സ്റ്റോറേജ് എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റ സംഭരണവും വിശകലന ശേഷികളും വിപുലീകരിക്കാനുള്ള സാധ്യതയ്‌ക്കൊപ്പം, Azure ഫംഗ്‌ഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ലോജിക് ആപ്പുകൾ വഴി ടെലിമെട്രി ഡാറ്റയെ സമ്പുഷ്ടമാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഉള്ള കഴിവ്, Azure-ൻ്റെ അനലിറ്റിക്‌സ് ഓഫറിംഗുകളുടെ വഴക്കവും ആഴവും പ്രകടമാക്കുന്നു. ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചും അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ളിലെ ഇടപെടലുകളെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്കും വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും, ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപകരണങ്ങളും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടുന്നതിനും ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ശക്തമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു. ഈ രീതിശാസ്ത്രങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് മികച്ച ഡാറ്റ ഗ്രഹണത്തിലേക്ക് മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ വ്യക്തിപരവും ഫലപ്രദവുമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ വികസന തന്ത്രത്തിലേക്ക് നയിക്കും.