Gebruikersaccountgegevens extraheren uit Application Insights in Azure

Gebruikersinzichten ontgrendelen in Azure Application Insights

Het begrijpen van gebruikersgedrag en toegang krijgen tot gedetailleerde accountinformatie, zoals voornamen, achternamen en e-mailadressen binnen Azure Application Insights, kan vaak een hele klus lijken. Met de enorme hoeveelheid verzamelde gegevens kan het een uitdaging zijn om specifieke gebruikersgegevens op basis van gebruikers-ID's te identificeren, vooral wanneer dergelijke velden niet expliciet beschikbaar zijn in de gegevensstructuur. Azure Application Insights biedt een krachtig platform voor het monitoren van uw toepassingen, maar voor het extraheren van gepersonaliseerde gebruikersgegevens is een dieper inzicht in de querymogelijkheden vereist.

Dit is waar de uitdaging ligt: ​​navigeren door de Application Insights-gegevens om betekenisvolle gebruikersaccountinformatie te vinden. De beschreven situatie benadrukt een veelvoorkomend probleem waarbij het beschikbare gebruikers-ID-veld niet direct correleert met meer beschrijvende accountgegevens. Om dit obstakel te overwinnen moet je gebruik maken van de krachtige queryfuncties van Azure's Application Insights, waarbij je je specifiek richt op aangepaste gebeurtenissen of eigenschappen die de sleutel kunnen vormen tot het ontsluiten van deze waardevolle informatie.

Inzicht in Azure Application Insights-query's

De gegeven voorbeelden illustreren hoe u Azure Application Insights en de Azure SDK voor Node.js kunt gebruiken om gebruikersaccountgegevens zoals voornaam, achternaam en e-mailadres op te halen uit gebruikersinteracties die zijn vastgelegd in een Azure-toepassing. Het eerste script maakt gebruik van Kusto Query Language (KQL) om rechtstreeks Application Insights-gegevens op te vragen. Deze krachtige querytaal maakt de manipulatie en extractie van specifieke datasets mogelijk uit de enorme hoeveelheden telemetriegegevens die door Application Insights worden verzameld. Het sleutelcommando in dit script, | join kind=inner is cruciaal, omdat het verzoekgegevens samenvoegt met aangepaste gebeurtenisgegevens, waardoor anonieme gebruikers-ID's effectief worden gekoppeld aan identificeerbare informatie. Het projectiecommando, | project, verfijnt deze gegevens verder om alleen de relevante gebruikersgegevens weer te geven. Dit proces is gebaseerd op de aanname dat gebruikersgegevens worden vastgelegd als aangepaste gebeurtenissen binnen de applicatie, wat de flexibiliteit en diepgang van de gegevensanalyse laat zien die mogelijk is met KQL.

Het tweede script verlegt de focus naar een backend-integratiescenario, waarbij Node.js naast de SDK's van Azure wordt gebruikt om programmatisch gebruikersinformatie op te vragen en op te halen uit Application Insights. Het gebruik van DefaultAzureCredential voor authenticatie vereenvoudigt de toegang tot Azure-resources, waarbij de beste beveiligingspraktijken worden nageleefd door hardgecodeerde referenties te vermijden. Via MonitorQueryClient verzendt het script een KQL-query naar Azure, waarmee wordt gedemonstreerd hoe backend-services gebruikersgegevens dynamisch kunnen ophalen. Deze aanpak is met name handig voor toepassingen die realtime toegang tot gebruikersinzichten vereisen zonder directe interactie met de Azure-portal. Samen vormen deze scripts een uitgebreide oplossing voor toegang tot gebruikersaccountgegevens binnen Azure, waardoor de kloof wordt overbrugd tussen onbewerkte telemetriegegevens en bruikbare gebruikersinzichten.

Gebruikersgegevens ophalen via Azure Application Insights-query's

Kusto Query Language (KQL) gebruiken in 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

Integratie van het ophalen van gebruikersgegevens in een webapplicatie

Implementeren met JavaScript en 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);

Geavanceerde technieken voor gegevensextractie in Azure Application Insights

Als we dieper ingaan op het domein van Azure Application Insights, is het absoluut noodzakelijk om de complexiteit en geavanceerde methodologieën te begrijpen die betrokken zijn bij het extraheren van gebruikersspecifieke gegevens. Naast het eenvoudig ophalen van gebruikersgegevens via aangepaste gebeurtenissen en query's, bestaat er een breder spectrum aan mogelijkheden, zoals aangepaste statistieken, geavanceerde telemetrieverwerking en integratie met andere Azure-services. Met aangepaste statistieken kunnen ontwikkelaars bijvoorbeeld specifieke gebruikersacties of -gedragingen volgen die niet automatisch worden vastgelegd door Application Insights. Dit granulariteitsniveau is cruciaal voor toepassingen die gedetailleerde gebruikersanalyses vereisen om zakelijke beslissingen te nemen of de gebruikerservaring te verbeteren. Bovendien maakt geavanceerde telemetrieverwerking met behulp van Azure Functions of Logic Apps de verrijking van telemetriegegevens mogelijk, waardoor aanvullende gebruikersgegevens kunnen worden opgenomen of bestaande gegevens kunnen worden getransformeerd voor meer inzichtelijke analyses.

Integratie met andere Azure-services zoals Azure Cosmos DB of Azure Blob Storage breidt de mogelijkheden van Application Insights verder uit. Het opslaan van gedetailleerde gebruikersprofielen of gebeurtenislogboeken in deze services en het correleren ervan met telemetriegegevens in Application Insights kan een holistisch beeld bieden van gebruikersinteracties binnen een applicatie. Dergelijke integraties maken complexe query's en analyses mogelijk, waardoor ontwikkelaars patronen, trends en inzichten kunnen ontdekken die moeilijk uit Application Insights-gegevens alleen kunnen worden afgeleid. Deze geavanceerde technieken onderstrepen de veelzijdigheid van Azure Application Insights als een uitgebreide tool voor het monitoren, analyseren en optimaliseren van applicatieprestaties en gebruikersbetrokkenheid.

Veelgestelde vragen over gebruikersgegevens van Azure Application Insights

1. Vraag: Kan ik aangepaste gebruikersacties volgen in Azure Application Insights?
2. Antwoord: Ja, aangepaste gebeurtenissen kunnen worden gebruikt om specifieke acties of gedragingen van gebruikers bij te houden, waardoor gedetailleerde analyses van gebruikersinteracties worden geboden.
3. Vraag: Hoe kan ik telemetriegegevens verrijken in Application Insights?
4. Antwoord: U kunt Azure Functions of Logic Apps gebruiken om telemetriegegevens te verwerken, waardoor gegevens kunnen worden verrijkt of getransformeerd voordat deze worden geanalyseerd.
5. Vraag: Is het mogelijk om Application Insights te integreren met andere Azure-diensten?
6. Antwoord: Ja, Application Insights kan worden geïntegreerd met services zoals Azure Cosmos DB of Azure Blob Storage voor uitgebreide gegevensopslag- en analysemogelijkheden.
7. Vraag: Hoe kan ik de gebruikersidentificatie in Application Insights verbeteren?
8. Antwoord: Het gebruik van aangepaste dimensies en eigenschappen om aanvullende gebruikersgegevens vast te leggen, kan helpen bij het nauwkeuriger identificeren en segmenteren van gebruikers.
9. Vraag: Kan Application Insights gebruikersinteracties op meerdere apparaten volgen?
10. Antwoord: Ja, door de juiste technieken voor gebruikersidentificatie te implementeren, kunt u gebruikersinteracties op meerdere apparaten en sessies volgen.

Inzichten en strategieën inkapselen

Ter afsluiting van ons onderzoek naar het gebruik van Azure Application Insights voor gedetailleerde gebruikersanalyse is het duidelijk dat toegang tot specifieke gebruikersaccountgegevens een combinatie van directe query's, aangepaste gebeurtenistracking en intelligente integratie met andere Azure-services vereist. Het gebruik van Kusto Query Language (KQL) binnen Azure Application Insights biedt een krachtige manier om gebruikersgegevens rechtstreeks uit telemetriegegevens te extraheren, op voorwaarde dat er een strategische aanpak is voor het registreren van aangepaste gebeurtenissen en dimensies die de benodigde details vastleggen. Bovendien demonstreert de mogelijkheid om telemetriegegevens te verrijken en te verwerken via Azure Functions of Logic Apps, samen met het potentieel voor het uitbreiden van gegevensopslag- en analysemogelijkheden via integratie met Azure Cosmos DB of Azure Blob Storage, de flexibiliteit en diepgang van het analyseaanbod van Azure. Voor ontwikkelaars en analisten die een dieper inzicht in gebruikersgedrag en interacties binnen hun applicaties willen ontsluiten, bieden deze technieken en tools een robuust raamwerk voor het afleiden van bruikbare inzichten en het verbeteren van gebruikerservaringen. Het omarmen van deze methodologieën zal niet alleen leiden tot een beter databegrip, maar ook tot een meer gepersonaliseerde en effectieve strategie voor applicatieontwikkeling.