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.

(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:

  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

   git clone [URL_DO_SEU_REPO_GITEA]
   cd relatorio-atividade-nginx
   

2. Crie e Ative um Ambiente Virtual (Recomendado)

   # Para Linux/macOS
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   
   # Para Windows
   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\activate
   

3. Instale as Dependências

   pip install -r requirements.txt
   

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

   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 para mais detalhes.