
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.
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.
Mto bom Jana!