Log Collector API

API backend desenvolvida em Flask para registro e consulta de logs e eventos de aplicações, utilizando MongoDB como banco de dados.

O projeto demonstra organização em camadas, validação de dados, tratamento de erros e filtros avançados, com foco em boas práticas de desenvolvimento backend.

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Tecnologias

• Python 3.10+
• Flask
• MongoDB
• PyMongo
• python-dotenv

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Funcionalidades

• Registro de logs e eventos via API REST
• Estrutura flexível de documentos (metadata dinâmica)
• Filtros por:
  • nível (level)
  • serviço (service)
  • período (start_date / end_date)
• Organização em camadas (routes, services, repositories)
• Tratamento adequado de erros
• Healthcheck para monitoramento
• Índices no MongoDB para melhor performance

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Estrutura do Projeto

log-collector-api/
├── app/
│   ├── config/
│   │   └── settings.py
│   ├── db/
│   │   └── mongo.py
│   ├── repositories/
│   │   └── logs_repository.py
│   ├── routes/
│   │   ├── health_routes.py
│   │   └── logs_routes.py
│   ├── schemas/
│   │   └── log_schema.py
│   ├── services/
│   │   └── logs_service.py
│   ├── utils/
│   │   └── datetime_utils.py
│   └── __init__.py
├── .env
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── run.py
└── README.md

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Configuração

Crie um arquivo .env na raiz do projeto:

MONGO_URI=mongodb://localhost:27017
SECRET_KEY=dev-secret

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Como executar

1. Criar ambiente virtual (opcional):

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux / Mac
.venv\Scripts\activate   # Windows

2. Instalar dependências:

pip install -r requirements.txt

3. Executar a aplicação:

python run.py

A API estará disponível em:

http://localhost:5000

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Endpoints

Healthcheck

GET /health

Resposta:

{
  "status": "ok"
}

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Criar log

POST /logs

Body (JSON):

{
  "level": "ERROR",
  "service": "auth-service",
  "message": "Token inválido",
  "metadata": {
    "user_id": 123
  }
}

Resposta:

{
  "message": "Log criado com sucesso",
  "id": "65a1f9e0e7b8c9d123456789"
}

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Consultar logs

GET /logs

Parâmetros opcionais:

• level
• service
• start_date (YYYY-MM-DD)
• end_date (YYYY-MM-DD)

Exemplo:

GET /logs?level=ERROR&service=auth-service&start_date=2025-12-01&end_date=2025-12-31

Resposta:

[
  {
    "id": "65a1f9e0e7b8c9d123456789",
    "level": "ERROR",
    "service": "auth-service",
    "message": "Token inválido",
    "metadata": {
      "user_id": 123
    },
    "created_at": "2025-12-26T13:30:00Z"
  }
]

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Observações

• O MongoDB é utilizado pela flexibilidade de documentos, ideal para logs.
• Índices são criados automaticamente no startup para melhorar a performance das consultas.
• O projeto foi desenvolvido com foco em clareza, manutenção e boas práticas.

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Autor

Gabriel Rubiali
Computer Science Student | Backend Python