Отримання інформації про обліковий запис користувача з Application Insights в Azure

Розблокування User Insights у Azure Application Insights

Розуміння поведінки користувачів і отримання доступу до детальної інформації облікового запису, як-от імена, прізвища та адреси електронної пошти, у Azure Application Insights часто може здатися складним завданням. З огляду на величезну кількість зібраних даних, точно визначити конкретні дані користувача на основі ідентифікаторів користувачів може бути складно, особливо якщо такі поля явно недоступні в структурі даних. Azure Application Insights надає потужну платформу для моніторингу ваших програм, але отримання персоналізованих відомостей про користувачів вимагає глибшого розуміння його можливостей запитів.

Ось у чому полягає проблема: навігація даними Application Insights, щоб знайти значущу інформацію про обліковий запис користувача. Описана ситуація висвітлює поширену проблему, коли доступне поле ідентифікатора користувача безпосередньо не співвідноситься з більш описовими даними облікового запису. Щоб подолати цю перешкоду, потрібно використовувати потужні функції запитів Azure Application Insights, особливо зосередившись на спеціальних подіях або властивостях, які можуть містити ключ до розблокування цієї цінної інформації.

Статистика запитів Azure Application Insights

У наданих прикладах показано, як використовувати Azure Application Insights і Azure SDK для Node.js для отримання даних облікового запису користувача, як-от ім’я, прізвище та електронна адреса, із взаємодій користувача, зареєстрованих у програмі Azure. Перший сценарій використовує Kusto Query Language (KQL) для прямого запиту даних Application Insights. Ця потужна мова запитів дозволяє маніпулювати та витягувати певні набори даних із величезної кількості телеметричних даних, зібраних Application Insights. Ключова команда в цьому сценарії, | join kind=inner, є ключовим, оскільки він об’єднує дані запиту з даними про настроювані події, ефективно пов’язуючи анонімні ідентифікатори користувачів з ідентифікаційною інформацією. Команда проекції, | проект додатково уточнює ці дані, щоб представити лише релевантні відомості про користувача. Цей процес залежить від припущення, що відомості про користувача реєструються як спеціальні події в програмі, демонструючи гнучкість і глибину аналізу даних, можливу за допомогою KQL.

Другий сценарій зміщує фокус на сценарій внутрішньої інтеграції, де Node.js використовується разом із пакетами SDK Azure для програмного запиту та отримання інформації користувача з Application Insights. Використання DefaultAzureCredential для автентифікації спрощує доступ до ресурсів Azure, дотримуючись найкращих практик безпеки, уникаючи жорстко закодованих облікових даних. Через MonitorQueryClient сценарій надсилає запит KQL до Azure, демонструючи, як серверні служби можуть динамічно отримувати відомості про користувача. Цей підхід особливо корисний для програм, яким потрібен доступ у режимі реального часу до статистичних даних користувачів без прямої взаємодії з порталом Azure. Разом ці сценарії втілюють комплексне рішення для доступу до даних облікових записів користувачів у Azure, усуваючи розрив між необробленими телеметричними даними та корисною інформацією для користувачів.

Отримання інформації про користувача через запити Azure Application Insights

Використання мови запитів Kusto (KQL) в 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

Інтеграція отримання даних користувача у веб-програму

Впровадження за допомогою JavaScript і 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);

Розширені методи вилучення даних у Azure Application Insights

Заглиблюючись у сферу Azure Application Insights, вкрай важливо розуміти складності та розширені методології, пов’язані з вилученням даних користувача. Окрім базового отримання інформації про користувача за допомогою спеціальних подій і запитів, існує ширший спектр можливостей, таких як спеціальні показники, розширена обробка телеметрії та інтеграція з іншими службами Azure. Спеціальні показники, наприклад, дозволяють розробникам відстежувати певні дії або поведінку користувачів, які не фіксуються автоматично Application Insights. Цей рівень деталізації має вирішальне значення для додатків, яким потрібна детальна аналітика користувачів для прийняття бізнес-рішень або покращення взаємодії з користувачем. Крім того, розширена обробка телеметрії за допомогою Azure Functions або Logic Apps дозволяє збагачувати телеметричні дані, дозволяючи включати додаткові відомості про користувача або трансформувати існуючі дані для більш глибокого аналізу.

Інтеграція з іншими службами Azure, такими як Azure Cosmos DB або Azure Blob Storage, ще більше розширює можливості Application Insights. Зберігання детальних профілів користувачів або журналів подій у цих службах і співвіднесення їх із телеметричними даними в Application Insights може забезпечити цілісне уявлення про взаємодію користувачів у програмі. Такі інтеграції полегшують складні запити та аналізи, дозволяючи розробникам виявляти закономірності, тенденції та ідеї, які було б важко вивести лише з даних Application Insights. Ці вдосконалені методи підкреслюють універсальність Azure Application Insights як комплексного інструменту для моніторингу, аналізу й оптимізації продуктивності додатків і залучення користувачів.

Поширені запитання щодо даних користувача Azure Application Insights

1. Питання: Чи можу я відстежувати спеціальні дії користувача в Azure Application Insights?
2. відповідь: Так, спеціальні події можна використовувати для відстеження конкретних дій або поведінки користувачів, надаючи детальну аналітику взаємодії користувачів.
3. Питання: Як я можу збагатити дані телеметрії в Application Insights?
4. відповідь: Ви можете використовувати Azure Functions або Logic Apps для обробки телеметричних даних, дозволяючи збагачувати або трансформувати дані перед їх аналізом.
5. Питання: Чи можливо інтегрувати Application Insights з іншими службами Azure?
6. відповідь: Так, Application Insights можна інтегрувати з такими службами, як Azure Cosmos DB або Azure Blob Storage, для розширення можливостей зберігання та аналізу даних.
7. Питання: Як я можу покращити ідентифікацію користувача в Application Insights?
8. відповідь: Використання спеціальних параметрів і властивостей для реєстрації додаткових відомостей про користувачів може допомогти точніше ідентифікувати та сегментувати користувачів.
9. Питання: Чи може Application Insights відстежувати взаємодію користувачів на кількох пристроях?
10. відповідь: Так, застосовуючи належні методи ідентифікації користувачів, ви можете відстежувати взаємодію користувачів на кількох пристроях і сеансах.

Інкапсуляція думок і стратегій

Завершуючи наше дослідження використання Azure Application Insights для детального аналізу користувачів, стає зрозуміло, що доступ до певних даних облікового запису користувача вимагає поєднання прямих запитів, спеціального відстеження подій та інтелектуальної інтеграції з іншими службами Azure. Використання Kusto Query Language (KQL) у Azure Application Insights пропонує потужний шлях для безпосереднього отримання інформації про користувача з телеметричних даних за умови стратегічного підходу до реєстрації користувацьких подій і параметрів, які фіксують необхідні деталі. Крім того, можливість збагачувати та обробляти телеметричні дані за допомогою Azure Functions або Logic Apps, а також потенціал для розширення можливостей зберігання й аналізу даних за допомогою інтеграції з Azure Cosmos DB або Azure Blob Storage демонструє гнучкість і глибину аналітичних пропозицій Azure. Для розробників і аналітиків, які прагнуть розблокувати глибше розуміння поведінки користувачів і взаємодії в їхніх програмах, ці методи та інструменти забезпечують надійну основу для отримання корисної інформації та покращення взаємодії з користувачем. Застосування цих методологій призведе не тільки до кращого розуміння даних, але й до більш персоналізованої та ефективної стратегії розробки додатків.