Utilizando Python para Consultar Dados do Application Insights

O Application Insights, fornecido pela Microsoft, é um serviço que auxilia no aprimoramento do desempenho e na experiência do usuário do seu aplicativo em tempo real. Integrado ao Azure Monitor, destaca-se na gestão do desempenho de aplicativos (APM) para aplicações web dinâmicas.

Suas principais funcionalidades incluem uma rápida avaliação da saúde e do desempenho do aplicativo, um mapa visual das interações da arquitetura do aplicativo, um painel de análise em tempo real para monitorar atividades e desempenho, rastreamento e diagnóstico de transações, monitoramento proativo da disponibilidade e responsividade dos pontos de extremidade do aplicativo, identificação e análise de falhas para minimizar o tempo de inatividade, análise das métricas de desempenho do aplicativo e possíveis gargalos.

Adicionalmente, o Application Insights oferece recursos para monitorar usuários, sessões e eventos, analisar taxas de conversão, visualizar os caminhos do usuário no site, e agrupar usuários com características semelhantes, entre outras funcionalidades.

Neste artigo, vamos explorar como podemos utilizar Python para interagir com a API do Application Insights, consultando eventos de solicitações de uma aplicação

A primeira parte do nosso processo é a obtenção dos dados da API do Application Insights. Para isso, utilizamos o módulo requests do Python para enviar uma solicitação HTTP para a URL da API. No script, definimos a URL de destino e fornecemos as credenciais necessárias na forma de cabeçalhos HTTP. Essas credenciais incluem a chave de API (ApiKey) e a chave de acesso (X-API-Key), que são essenciais para autenticar nossa solicitação e garantir o acesso seguro aos dados.

import requests

def consultar_dados():
    url = "https://api.applicationinsights.io/v1/apps/ID do aplicativo /events/requests"
    headers = {
      'ApiKey': 'Sua chava de API',
      'X-API-Key': 'Sua chava de API'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None

# Consulta os dados
dados = consultar_dados()

Processamento dos Dados com Pandas

Com os dados obtidos da API, a próxima etapa é processá-los e prepará-los para análise. Aqui, fazemos uso da biblioteca pandas do Python, que oferece estruturas de dados flexíveis e ferramentas para manipulação e análise de dados. No script, convertemos os dados JSON retornados pela API em um DataFrame do Pandas, facilitando a análise subsequente.

import pandas as pd

# Se os dados forem obtidos com sucesso
if dados:
    # Converte os dados para DataFrame do Pandas
    df = pd.DataFrame(dados['value'])
    
    # Exibe os dados (ou faça o que precisar com eles)
    print(df)
else:
    print("Não foi possível obter os dados.")

Exibindo ou Utilizando os Dados

Com os dados convertidos em um DataFrame do Pandas, temos uma ampla gama de opções para análise e visualização. Podemos exibir os dados em formato tabular.

Para a visualização desses dados utilizei o Power Bi para ler e realizar as transformações neste artigo explico como utilizar o Script no Power BI: Como conectar script em Python no Power bi.