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.

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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.

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.

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.

Sobre Janaina Valim 82 Artigos
Como Analista de Dados, minha paixão é desvendar insights valiosos e transformá-los em estratégias de sucesso. Constantemente em busca de novos conhecimentos, minha jornada vai além das planilhas e gráficos. Fora do mundo dos dados, sou uma apreciadora entusiasta de vinhos e cervejas, sempre em busca de novos sabores e experiências.

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