# Suíte de Análise de Logs para Zabbix e NGINX

Este repositório contém uma suíte de scripts Python para análise avançada de logs de aplicações web. As ferramentas extraem dados de fontes como Zabbix e arquivos CSV do NGINX para gerar relatórios interativos em HTML, oferecendo insights sobre performance do sistema, auditoria de acesso de usuários e categorização de atividades.

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## As Ferramentas

A suíte é composta por três scripts principais, cada um com um objetivo específico:

### 1. `performance-insights.py` (O Analista de Performance)
Este script conecta-se à API do Zabbix para analisar a saúde técnica e a performance do sistema.

* **O que faz?** Mede a velocidade das respostas do servidor e identifica a frequência e o tipo de erros HTTP.
* **Responde a perguntas como:**
    * "Qual o tempo médio de resposta do sistema?"
    * "Quantas requisições foram rápidas, aceitáveis ou lentas?"
    * "Quais páginas ou arquivos estão gerando mais erros 404 (Não Encontrado)?"
* **Resultado:** Gera um relatório chamado `relatorio_insights_AAAA-MM-DD.html` com gráficos de pizza sobre a velocidade e status das requisições, além de tabelas com os principais erros.

### 2. `audit-logins.py` (O Auditor de Acesso)
Este script também utiliza a API do Zabbix, mas com foco em auditar o comportamento e o tempo de atividade dos usuários.

* **O que faz?** Identifica sessões de trabalho, calculando o início, o fim e a duração total da atividade de cada usuário em um dia.
* **Responde a perguntas como:**
    * "Quais usuários acessaram o sistema hoje?"
    * "A que horas cada pessoa começou e terminou de trabalhar?"
    * "Quanto tempo cada um ficou efetivamente online?"
* **Resultado:** Gera um relatório chamado `relatorio_acesso_AAAA-MM-DD.html` com uma linha do tempo interativa (gráfico de Gantt) e uma tabela que resume o tempo de serviço de cada colaborador.

### 3. `relatorio-de-atividade.py` (O Categorizador de Ações)
Diferente dos outros, este script analisa um **arquivo de log NGINX em formato CSV** para classificar os *tipos* de interação do usuário com o sistema.

* **O que faz?** Categoriza cada ação do usuário como "Ativa" (edição, upload), "Online" (navegação) ou "Outras" (sincronização em segundo plano).
* **Responde a perguntas como:**
    * "Qual o perfil de uso de cada colaborador? Ele passa mais tempo editando arquivos ou apenas navegando?"
    * "Quais os horários de pico para atividades produtivas (uploads, edições)?"
* **Resultado:** Gera um relatório único chamado `painel_de_atividade_final.html` com heatmaps de atividade, nuvens de ações e timelines detalhadas por tipo de ação.

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## Pré-requisitos

* **Python 3.8+**
* **Fonte de Logs:**
    * Para os scripts `performance-insights.py` e `audit-logins.py`: Acesso à API do Zabbix com um item que colete os logs da aplicação em formato JSON.
    * Para o script `relatorio-de-atividade.py`: Um arquivo de log `access.log` do NGINX exportado em formato CSV, conforme o `log_format` abaixo.
* **Dependências Python:** Todas as bibliotecas necessárias estão no arquivo `requirements.txt`.

#### Exemplo de `log_format` para `relatorio-de-atividade.py`
Adicione este formato à sua configuração do NGINX (`nginx.conf`):
```nginx
log_format custom_csv escape=json
    '$time_iso8601,'
    '$remote_addr,'
    '"$http_user_agent",'
    '"$http_cookie",'
    '$status,'
    '$body_bytes_sent,'
    '$remote_user,'
    '$request_time,'
    '$upstream_response_time,'
    '"$request"';

access_log /var/log/nginx/seu-site.access.log custom_csv;
```

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## Instalação

1.  **Clone o Repositório**
    ```bash
    git clone [URL_DO_SEU_REPO_GITEA]
    cd [NOME_DO_REPOSITORIO]
    ```

2.  **Crie e Ative um Ambiente Virtual (Recomendado)**
    ```bash
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    ```

3.  **Instale as Dependências**
    Crie um arquivo `requirements.txt` com o seguinte conteúdo e depois execute o comando `pip install`.

    **`requirements.txt`:**
    ```
    pandas
    plotly
    py-zabbix
    matplotlib
    seaborn
    numpy
    scipy
    ```

    **Comando de instalação:**
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

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## Como Utilizar

A execução varia dependendo do script que você deseja usar.

#### Para os Scripts de Zabbix (`performance-insights.py` e `audit-logins.py`)

Ambos os scripts compartilham os mesmos parâmetros de linha de comando para se conectar ao Zabbix.

**Argumentos:**
* `--server`: URL completa do seu servidor Zabbix.
* `--token`: Token da API do Zabbix para autenticação.
* `--host`: Nome do host no Zabbix (o nome técnico, não o visível).
* `--item`: Nome do item que contém os logs.
* `--dias`: (Opcional) Número de dias para analisar (padrão: 1, ou seja, o dia anterior).

**Exemplo de execução para Performance:**
```bash
python src/performance-insights.py --server "[https://zabbix.suaempresa.com.br/](https://zabbix.suaempresa.com.br/)" --token "seu_token_aqui" --host "nome_do_host" --item "nome_do_item_de_log" --dias 7
```

**Exemplo de execução para Auditoria de Acesso:**
```bash
python src/audit-logins.py --server "[https://zabbix.suaempresa.com.br/](https://zabbix.suaempresa.com.br/)" --token "seu_token_aqui" --host "nome_do_host" --item "nome_do_item_de_log"
```

#### Para o Script de Análise NGINX (`relatorio-de-atividade.py`)

Este script requer apenas o caminho para o arquivo de log em formato CSV.

**Exemplo de execução:**
```bash
python src/relatorio-de-atividade.py /caminho/para/seu/nginx_logs.csv
```
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## Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo `LICENSE` para mais detalhes.