Extraindo informações da conta do usuário do Application Insights no Azure

Desbloqueando o User Insights no Azure Application Insights

Compreender o comportamento do usuário e acessar informações detalhadas da conta, como nomes, sobrenomes e endereços de email no Azure Application Insights, muitas vezes pode parecer uma tarefa difícil. Com a grande quantidade de dados coletados, identificar detalhes específicos do usuário com base em IDs de usuário pode ser um desafio, especialmente quando tais campos não estão explicitamente disponíveis na estrutura de dados. O Azure Application Insights fornece uma plataforma poderosa para monitorizar as suas aplicações, mas a extração de detalhes personalizados do utilizador requer uma compreensão mais profunda das suas capacidades de consulta.

É aqui que reside o desafio: navegar pelos dados do Application Insights para encontrar informações significativas da conta do usuário. A situação descrita destaca um problema comum em que o campo de ID do usuário disponível não se correlaciona diretamente com detalhes mais descritivos da conta. Para superar esse obstáculo, é necessário aproveitar os poderosos recursos de consulta do Application Insights do Azure, concentrando-se especificamente em eventos ou propriedades personalizadas que podem ser a chave para desbloquear essas informações valiosas.

Informações sobre consultas do Azure Application Insights

Os exemplos fornecidos ilustram como aproveitar o Azure Application Insights e o SDK do Azure para Node.js para recuperar detalhes da conta do usuário, como nome, sobrenome e email, a partir de interações do usuário registradas em um aplicativo do Azure. O primeiro script utiliza Kusto Query Language (KQL) para consultar diretamente os dados do Application Insights. Esta poderosa linguagem de consulta permite a manipulação e extração de conjuntos de dados específicos a partir de grandes quantidades de dados de telemetria recolhidos pelo Application Insights. O comando chave neste script, | join kind=inner, é fundamental, pois mescla dados de solicitação com dados de eventos personalizados, vinculando efetivamente IDs de usuários anônimos a informações identificáveis. O comando de projeção, | projeto, refina ainda mais esses dados para apresentar apenas os detalhes relevantes do usuário. Esse processo depende da suposição de que os detalhes do usuário são registrados como eventos personalizados no aplicativo, mostrando a flexibilidade e a profundidade da análise de dados possível com KQL.

O segundo script muda o foco para um cenário de integração de back-end, onde o Node.js é utilizado junto com os SDKs do Azure para consultar e recuperar programaticamente informações do usuário do Application Insights. A utilização de DefaultAzureCredential para autenticação simplifica o acesso aos recursos do Azure, aderindo às melhores práticas de segurança, evitando credenciais codificadas. Por meio do MonitorQueryClient, o script envia uma consulta KQL ao Azure, demonstrando como os serviços de back-end podem buscar detalhes do usuário de forma dinâmica. Esta abordagem é particularmente útil para aplicações que requerem acesso em tempo real a insights do utilizador sem interação direta com o portal Azure. Juntos, esses scripts incorporam uma solução abrangente para acessar os detalhes da conta do usuário no Azure, preenchendo a lacuna entre os dados brutos de telemetria e os insights acionáveis ​​do usuário.

Recuperando informações do usuário por meio de consultas do Azure Application Insights

Usando a linguagem de consulta Kusto (KQL) no 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

Integrando a recuperação de detalhes do usuário em um aplicativo da Web

Implementando com JavaScript e SDK do Azure

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);

Técnicas avançadas de extração de dados no Azure Application Insights

Aprofundando-se no domínio do Azure Application Insights, é imperativo compreender as complexidades e metodologias avançadas envolvidas na extração de dados específicos do usuário. Além da recuperação básica de detalhes do usuário por meio de consultas e eventos personalizados, existe um espectro mais amplo de recursos, como métricas personalizadas, processamento avançado de telemetria e integração com outros serviços do Azure. As métricas personalizadas, por exemplo, permitem que os desenvolvedores rastreiem ações ou comportamentos específicos do usuário que não são capturados automaticamente pelo Application Insights. Esse nível de granularidade é crucial para aplicativos que exigem análises detalhadas do usuário para orientar decisões de negócios ou aprimorar a experiência do usuário. Além disso, o processamento avançado de telemetria utilizando Funções Azure ou Aplicações Lógicas permite o enriquecimento de dados de telemetria, permitindo a inclusão de detalhes adicionais do utilizador ou a transformação de dados existentes para uma análise mais criteriosa.

A integração com outros serviços do Azure, como o Azure Cosmos DB ou o Azure Blob Storage, amplia ainda mais os recursos do Application Insights. Armazenar perfis de utilizador detalhados ou registos de eventos nestes serviços e correlacioná-los com dados de telemetria no Application Insights pode fornecer uma visão holística das interações do utilizador dentro de uma aplicação. Essas integrações facilitam consultas e análises complexas, permitindo que os desenvolvedores descubram padrões, tendências e insights que seriam difíceis de derivar apenas dos dados do Application Insights. Estas técnicas avançadas sublinham a versatilidade do Azure Application Insights como uma ferramenta abrangente para monitorizar, analisar e otimizar o desempenho das aplicações e o envolvimento dos utilizadores.

Perguntas frequentes sobre dados de usuário do Azure Application Insights

1. Pergunta: Posso acompanhar ações personalizadas do usuário no Azure Application Insights?
2. Responder: Sim, eventos personalizados podem ser usados ​​para rastrear ações ou comportamentos específicos executados pelos usuários, fornecendo análises detalhadas sobre as interações do usuário.
3. Pergunta: Como posso enriquecer os dados de telemetria no Application Insights?
4. Responder: Você pode usar o Azure Functions ou os Aplicativos Lógicos para processar dados de telemetria, permitindo o enriquecimento ou a transformação dos dados antes de serem analisados.
5. Pergunta: É possível integrar o Application Insights com outros serviços do Azure?
6. Responder: Sim, o Application Insights pode ser integrado a serviços como o Azure Cosmos DB ou o Azure Blob Storage para armazenamento estendido de dados e recursos de análise.
7. Pergunta: Como posso melhorar a identificação do utilizador no Application Insights?
8. Responder: Utilizar dimensões e propriedades personalizadas para registrar detalhes adicionais do usuário pode ajudar a identificar e segmentar usuários com mais precisão.
9. Pergunta: O Application Insights pode rastrear interações do usuário em vários dispositivos?
10. Responder: Sim, ao implementar técnicas adequadas de identificação do usuário, você pode rastrear as interações do usuário em vários dispositivos e sessões.

Encapsulando insights e estratégias

Concluindo nossa exploração sobre como aproveitar o Azure Application Insights para análise detalhada do usuário, fica claro que o acesso a detalhes específicos da conta do usuário requer uma combinação de consulta direta, rastreamento de eventos personalizados e integração inteligente com outros serviços do Azure. A utilização da linguagem de consulta Kusto (KQL) no Azure Application Insights oferece uma via poderosa para extrair diretamente informações do utilizador a partir de dados de telemetria, desde que haja uma abordagem estratégica para registar eventos e dimensões personalizados que capturem os detalhes necessários. Além disso, a capacidade de enriquecer e processar dados de telemetria através de Azure Functions ou Logic Apps, juntamente com o potencial para alargar as capacidades de armazenamento e análise de dados através da integração com o Azure Cosmos DB ou o Azure Blob Storage, demonstra a flexibilidade e profundidade das ofertas de análise do Azure. Para desenvolvedores e analistas que buscam obter uma compreensão mais profunda do comportamento e das interações do usuário em seus aplicativos, essas técnicas e ferramentas fornecem uma estrutura robusta para obter insights acionáveis ​​e aprimorar as experiências do usuário. A adoção dessas metodologias levará não apenas a uma melhor compreensão dos dados, mas também a uma estratégia de desenvolvimento de aplicativos mais personalizada e eficaz.