Wyodrębnianie informacji o koncie użytkownika z Application Insights na platformie Azure

Odblokowanie User Insights w Azure Application Insights

Zrozumienie zachowań użytkowników i uzyskanie dostępu do szczegółowych informacji o koncie, takich jak imiona, nazwiska i adresy e-mail, w ramach usługi Azure Application Insights może często wydawać się trudnym zadaniem. Przy dużej ilości gromadzonych danych określenie konkretnych szczegółów użytkownika na podstawie identyfikatora użytkownika może być wyzwaniem, zwłaszcza gdy takie pola nie są jawnie dostępne w strukturze danych. Usługa Azure Application Insights zapewnia zaawansowaną platformę do monitorowania aplikacji, ale wyodrębnianie spersonalizowanych szczegółów użytkownika wymaga głębszego zrozumienia jej możliwości wykonywania zapytań.

Na tym właśnie polega wyzwanie: nawigowanie po danych Application Insights w celu znalezienia istotnych informacji o koncie użytkownika. Opisana sytuacja podkreśla częsty problem polegający na tym, że dostępne pole identyfikatora użytkownika nie jest bezpośrednio powiązane z bardziej opisowymi szczegółami konta. Aby pokonać tę przeszkodę, należy wykorzystać zaawansowane funkcje tworzenia zapytań usługi Azure Application Insights, koncentrując się w szczególności na niestandardowych zdarzeniach lub właściwościach, które mogą być kluczem do odblokowania tych cennych informacji.

Wgląd w zapytania dotyczące usługi Azure Application Insights

Podane przykłady ilustrują sposób wykorzystania Azure Application Insights i zestawu Azure SDK dla Node.js do pobierania szczegółów konta użytkownika, takich jak imię, nazwisko i adres e-mail, z interakcji użytkownika zarejestrowanych w aplikacji platformy Azure. Pierwszy skrypt używa języka Kusto Query Language (KQL) do bezpośredniego wykonywania zapytań o dane Application Insights. Ten potężny język zapytań umożliwia manipulowanie określonymi zestawami danych i wyodrębnianie ich z ogromnych ilości danych telemetrycznych zebranych przez usługę Application Insights. Kluczowe polecenie w tym skrypcie, | Join kind=inner ma kluczowe znaczenie, ponieważ łączy dane żądań z niestandardowymi danymi zdarzeń, skutecznie łącząc anonimowe identyfikatory użytkowników z informacjami umożliwiającymi identyfikację. Polecenie projekcji, | projektu, dodatkowo udoskonala te dane, aby przedstawić tylko istotne dane użytkownika. Proces ten opiera się na założeniu, że szczegóły użytkownika są rejestrowane w aplikacji jako zdarzenia niestandardowe, co pokazuje elastyczność i głębokość analizy danych możliwa dzięki KQL.

Drugi skrypt skupia się na scenariuszu integracji zaplecza, w którym Node.js jest używany wraz z zestawami SDK platformy Azure do programowego wykonywania zapytań i pobierania informacji o użytkownikach z Application Insights. Użycie DefaultAzureCredential do uwierzytelniania upraszcza dostęp do zasobów platformy Azure, zgodnie z najlepszymi praktykami zabezpieczeń, unikając poświadczeń zakodowanych na stałe. Za pośrednictwem MonitorQueryClient skrypt wysyła zapytanie KQL do platformy Azure, demonstrując, w jaki sposób usługi zaplecza mogą dynamicznie pobierać szczegóły użytkownika. Takie podejście jest szczególnie przydatne w przypadku aplikacji wymagających dostępu do informacji o użytkownikach w czasie rzeczywistym bez bezpośredniej interakcji z Azure Portal. Razem te skrypty stanowią kompleksowe rozwiązanie umożliwiające dostęp do szczegółów kont użytkowników na platformie Azure, wypełniając lukę między nieprzetworzonymi danymi telemetrycznymi a praktycznymi spostrzeżeniami użytkowników.

Pobieranie informacji o użytkowniku za pośrednictwem zapytań Azure Application Insights

Korzystanie z języka zapytań Kusto (KQL) w usłudze 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

Integracja pobierania szczegółów użytkownika z aplikacją internetową

Implementacja za pomocą JavaScript i 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);

Zaawansowane techniki wyodrębniania danych w usłudze Azure Application Insights

Zagłębiając się w dziedzinę Azure Application Insights, konieczne jest zrozumienie złożoności i zaawansowanych metodologii związanych z wyodrębnianiem danych specyficznych dla użytkownika. Oprócz podstawowego pobierania szczegółów użytkownika za pomocą niestandardowych zdarzeń i zapytań istnieje szersze spektrum możliwości, takich jak niestandardowe metryki, zaawansowane przetwarzanie telemetrii i integracja z innymi usługami platformy Azure. Metryki niestandardowe umożliwiają na przykład deweloperom śledzenie określonych działań lub zachowań użytkowników, które nie są automatycznie przechwytywane przez usługę Application Insights. Ten poziom szczegółowości ma kluczowe znaczenie w przypadku aplikacji wymagających szczegółowej analizy użytkownika w celu podejmowania decyzji biznesowych lub poprawy komfortu użytkowania. Co więcej, zaawansowane przetwarzanie telemetrii przy użyciu Azure Functions lub Logic Apps umożliwia wzbogacanie danych telemetrycznych, umożliwiając włączenie dodatkowych szczegółów użytkownika lub transformację istniejących danych w celu bardziej wnikliwej analizy.

Integracja z innymi usługami platformy Azure, takimi jak Azure Cosmos DB lub Azure Blob Storage, dodatkowo rozszerza możliwości Application Insights. Przechowywanie szczegółowych profili użytkowników lub dzienników zdarzeń w tych usługach i korelowanie ich z danymi telemetrycznymi w Application Insights może zapewnić całościowy obraz interakcji użytkowników w aplikacji. Takie integracje ułatwiają wykonywanie złożonych zapytań i analiz, umożliwiając programistom odkrywanie wzorców, trendów i spostrzeżeń, które trudno byłoby uzyskać na podstawie samych danych Application Insights. Te zaawansowane techniki podkreślają wszechstronność Azure Application Insights jako kompleksowego narzędzia do monitorowania, analizowania i optymalizowania wydajności aplikacji oraz zaangażowania użytkowników.

Często zadawane pytania dotyczące danych użytkownika usługi Azure Application Insights

1. Pytanie: Czy mogę śledzić niestandardowe działania użytkowników w Azure Application Insights?
2. Odpowiedź: Tak, zdarzenia niestandardowe mogą służyć do śledzenia konkretnych działań lub zachowań użytkowników, zapewniając szczegółową analizę interakcji użytkowników.
3. Pytanie: Jak wzbogacić dane telemetryczne w Application Insights?
4. Odpowiedź: Do przetwarzania danych telemetrycznych można używać Azure Functions lub Logic Apps, co pozwala na wzbogacanie lub przekształcanie danych przed ich analizą.
5. Pytanie: Czy można zintegrować Application Insights z innymi usługami Azure?
6. Odpowiedź: Tak, usługę Application Insights można zintegrować z usługami takimi jak Azure Cosmos DB lub Azure Blob Storage, aby uzyskać rozszerzone możliwości przechowywania i analizy danych.
7. Pytanie: Jak mogę poprawić identyfikację użytkownika w Application Insights?
8. Odpowiedź: Korzystanie z niestandardowych wymiarów i właściwości w celu rejestrowania dodatkowych szczegółów użytkownika może pomóc w dokładniejszej identyfikacji i segmentowaniu użytkowników.
9. Pytanie: Czy usługa Application Insights może śledzić interakcje użytkowników na wielu urządzeniach?
10. Odpowiedź: Tak, wdrażając odpowiednie techniki identyfikacji użytkownika, możesz śledzić interakcje użytkowników na wielu urządzeniach i sesjach.

Hermetyzowanie spostrzeżeń i strategii

Podsumowując naszą eksplorację dotyczącą wykorzystania usługi Azure Application Insights do szczegółowej analizy użytkowników, jasne jest, że dostęp do szczegółowych informacji o koncie użytkownika wymaga połączenia bezpośredniego wysyłania zapytań, niestandardowego śledzenia zdarzeń i inteligentnej integracji z innymi usługami platformy Azure. Użycie języka zapytań Kusto (KQL) w usłudze Azure Application Insights oferuje zaawansowaną metodę bezpośredniego wyodrębniania informacji o użytkowniku z danych telemetrycznych, pod warunkiem, że istnieje strategiczne podejście do rejestrowania niestandardowych zdarzeń i wymiarów, które przechwytują potrzebne szczegóły. Co więcej, możliwość wzbogacania i przetwarzania danych telemetrycznych za pośrednictwem Azure Functions lub Logic Apps, wraz z potencjałem rozszerzania możliwości przechowywania i analizy danych poprzez integrację z Azure Cosmos DB lub Azure Blob Storage, demonstruje elastyczność i głębię oferty analitycznej platformy Azure. Dla programistów i analityków pragnących uzyskać głębsze zrozumienie zachowań użytkowników i interakcji w ich aplikacjach, te techniki i narzędzia zapewniają solidną platformę do uzyskiwania praktycznych spostrzeżeń i ulepszania doświadczeń użytkowników. Zastosowanie tych metodologii doprowadzi nie tylko do lepszego zrozumienia danych, ale także do bardziej spersonalizowanej i skutecznej strategii rozwoju aplikacji.