# Painel de Atividade de Usuários NGINX

Este projeto contém um script Python avançado para processar logs de acesso do NGINX (em formato CSV), analisar a atividade de usuários autenticados e gerar um painel de visualização interativo em um único arquivo HTML.

A ferramenta foi projetada para extrair insights sobre como e quando os usuários interagem com um sistema web (como o Nextcloud), categorizando suas ações e apresentando os dados em gráficos claros e detalhados.

![Placeholder para a imagem do relatório](https://via.placeholder.com/800x450.png?text=Insira+um+screenshot+do+relatório+aqui)
*(Recomendação: Substitua esta imagem por um screenshot do relatório `painel_de_atividade_final.html`)*

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## Funcionalidades Principais

* **Processamento de Logs:** Lê arquivos de log NGINX em formato CSV, otimizado para lidar com grandes volumes de dados.
* **Inferência de Ações:** Analisa `User-Agent`, método HTTP (`GET`, `POST`, `PUT`, etc.) e URI para categorizar a atividade do usuário em três níveis:
    * **Ativo:** Ações diretas com arquivos (edição, upload, download, exclusão).
    * **Online:** Atividade geral de navegação e checagens em segundo plano.
    * **Outros:** Sincronizações, interações com formulários e requisições não classificadas.
* **Visualizações Detalhadas:** Gera múltiplos gráficos para análise:
    * **Nuvem de Atividade:** Um gráfico de dispersão que mostra a intensidade das atividades ao longo do tempo.
    * **Heatmap Agregado:** Mostra os padrões de atividade de todos os usuários por dia da semana e hora.
    * **Heatmap por Colaborador:** Gera um mapa de calor individual para cada usuário.
    * **Timeline Diária:** Gráficos de linha suavizados que detalham a intensidade de cada categoria de ação por hora para um usuário e dia específicos.
* **Painel Interativo:** Produz um único arquivo `HTML` com filtros que permitem selecionar um colaborador específico e navegar entre sua visão agregada e a análise diária.

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## Como Funciona

O script opera em quatro etapas principais:

1.  **Leitura e Parsing:** Cada linha do arquivo de log CSV é lida. Uma função de parsing extrai informações cruciais como timestamp, username (extraído de cookies como `nc_username`), `User-Agent` e a requisição HTTP.
2.  **Classificação de Ações:** A função `get_action_details` atua como o cérebro da análise. Ela usa uma série de regras para determinar a ação do usuário e o tipo de cliente (Web ou App de sincronização) com base nos dados extraídos.
3.  **Visualização de Dados:** Utilizando as bibliotecas `pandas` para manipulação de dados e `matplotlib`/`seaborn` para a geração de gráficos, o script cria as visualizações. Cada gráfico é salvo em memória como uma imagem.
4.  **Geração do Relatório:** As imagens dos gráficos são codificadas em Base64 e embutidas diretamente em um template HTML. Este template também inclui JavaScript para criar os menus de filtro interativos, resultando em um arquivo `painel_de_atividade_final.html` totalmente funcional e portátil.

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## Pré-requisitos

* **Python 3.8+**
* **Logs do NGINX em formato CSV:** O script espera um formato específico. Veja um exemplo de diretiva `log_format` para NGINX que gera a saída compatível:

    ```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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## Como Utilizar

1.  **Clone o Repositório**
    ```bash
    git clone [URL_DO_SEU_REPO_GITEA]
    cd relatorio-atividade-nginx
    ```

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

    # Para Windows
    python -m venv venv
    .\venv\Scripts\activate
    ```

3.  **Instale as Dependências**
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

4.  **Execute o Script**
    O script precisa do caminho para o seu arquivo de log como argumento.

    ```bash
    python src/process_log.py /caminho/para/seu/nginx_logs.csv
    ```
    *Substitua `/caminho/para/seu/nginx_logs.csv` pelo caminho real do seu arquivo.*

5.  **Abra o Relatório**
    Após a execução, um arquivo chamado `painel_de_atividade_final.html` será criado no diretório raiz do projeto. Abra-o em qualquer navegador web para explorar o painel.

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## Customização

* **Categorias de Ação:** Para ajustar as categorias ou adicionar novas, modifique o dicionário `ACTION_CATEGORIES` no início do script `src/process_log.py`.
* **Cores dos Gráficos:** As cores para cada categoria podem ser alteradas no dicionário `CATEGORY_COLORS`.
* **Lógica de Inferência:** A função `get_action_details` pode ser expandida com mais regras para identificar atividades específicas do seu sistema.

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## Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.