> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.appsignal.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Métricas baseadas em logs > Transforme dados dos seus logs em métricas que você pode plotar em gráficos, usar para alertas e agrupar em toda a sua aplicação. Se você tem logs indexados no AppSignal, pode gerar métricas a partir deles diretamente na visualização Explore. Use essas métricas baseadas em logs para acompanhar sinais importantes ao longo do tempo, configurar triggers ou adicioná-los a dashboards, tudo isso sem alterar o código da sua aplicação ou sair do seu fluxo de exploração de logs. Use métricas de log para contar com que frequência um evento acontece, acompanhar o valor mais recente de um campo numérico ou acompanhar sua média e percentis ao longo do tempo. Quando você notar algo que vale a pena acompanhar nos seus logs, pode transformá-lo em uma métrica sem sair da página Logs. A consulta, a severidade e a fonte de log que você usou para filtrar seus logs são transportadas para a métrica, de modo que o trabalho de filtragem que você já fez é o que define o que a métrica acompanha. Uma vez salva a métrica, você pode adicioná-la a um dashboard ou usá-la em um trigger no mesmo fluxo. ## Crie uma métrica a partir de uma linha de log A maneira mais rápida de criar uma métrica é a partir de uma linha de log que já mostra os dados que você quer acompanhar. 1. Abra a página **Logs** para sua aplicação. 2. Use a barra de consulta para filtrar as linhas de log que correspondem ao evento que você quer medir. 3. Selecione uma linha de log na tabela para abrir o painel **Log details**. 4. Na seção **Actions**, selecione **Create a metric**. 5. A sobreposição Create metric abre com os campos **Log source**, **Severity** e **Query** preenchidos a partir da linha de log. Painel Log details com a ação Create a metric ## Configure a métrica No painel **Define metric**, preencha os campos que descrevem o que você quer medir. À medida que você altera qualquer campo, o **Data preview** à direita é atualizado para que você possa confirmar que a métrica retorna os dados esperados. * **Metric name**: Um nome único para a métrica, usado quando você a referencia em dashboards e triggers. Veja [nomenclatura de métricas](#metric-naming) para as regras e recomendações. * **Log source**: A fonte de log da qual a métrica obtém os eventos. * **Severity**: Filtra por severidade ou selecione **all** para incluir todos os níveis. * **Query**: A string de consulta usada para corresponder às linhas de log. Mesma sintaxe da página Logs. * **Metric type**: Count, Gauge ou Measurement. Veja [tipos de métrica](#metric-types). * **Field to measure**: Para métricas Gauge e Measurement, o campo numérico a acompanhar — como a duração ou o tamanho de cada evento, em vez de contar ocorrências. * **Group by tag**: Divide a métrica por uma tag para obter uma série separada por valor único (por exemplo, agrupar por `hostname` para obter uma série por servidor). Quando terminar, selecione **Create metric** para salvar. ### Nomenclatura de métricas Recomendamos nomear suas métricas com algo facilmente reconhecível. Os nomes das métricas suportam apenas números, letras, pontos e sublinhados (`[a-z0-9._]`) como caracteres válidos. Qualquer outro caractere será substituído por um sublinhado pelo nosso processador. Alguns exemplos de bons nomes de métricas são: * `database_size` * `account_count` * `users.count` * `notifier.failed` * `orders.request.duration` **Nota**: **Não** recomendamos adicionar valores dinâmicos aos nomes das suas métricas, como: `eu.database_size`, `us.database_size` e `asia.database_size`. Isso cria várias métricas que servem ao mesmo propósito. Em vez disso, recomendamos usar **Group by tag** para isso. ## Tipos de métrica O tipo de métrica define como o AppSignal agrega os dados ao longo do tempo. O campo **Field to measure** aparece apenas para Gauge e Measurement, pois Count apenas conta as linhas de log correspondentes. ### Count O número total de eventos correspondentes em um determinado intervalo de tempo. Use isso para eventos como erros, cadastros ou tentativas de jobs. Count não requer um **Field to measure** — apenas conta cada linha de log que corresponde à sua consulta. Sobreposição Create metric com a pré-visualização do gráfico Count ### Gauge O valor atual no momento. Use isso para valores que sobem e descem, como uma contagem de conexões ativas. Sobreposição Create metric com a pré-visualização do gráfico Gauge ### Measurement Médias, contagens e percentis para um campo numérico ao longo do tempo. Use isso quando a distribuição importa, como a duração de uma requisição. Measurement persiste a média, contagem e os percentis 90 e 95 do **Field to measure** para cada intervalo. ## Pré-visualize sua métrica O painel **Data preview** tem duas abas que permitem confirmar que a métrica retorna os dados esperados antes de salvar. ### Chart Um gráfico ao vivo da métrica para o intervalo de tempo selecionado. A pré-visualização do gráfico suporta a seleção de múltiplas fontes de log e severidades, e é atualizada à medida que você altera qualquer campo no painel **Define metric**. Use o seletor de intervalo de tempo abaixo do gráfico para alternar entre **Last 24 hours**, **Last 48 hours** e **Last 7 days**. Sobreposição Create metric com o seletor de intervalo de tempo do gráfico aberto ### Log lines As linhas de log que correspondem à sua consulta atual. Quando um **Field to measure** está definido, esse campo é mostrado como uma coluna destacada para que você possa confirmar os valores antes de salvar. Sobreposição Create metric com a pré-visualização de linhas de log ## Escolha o que fazer em seguida Após salvar uma métrica pela primeira vez, o AppSignal pergunta o que você deseja fazer com ela: * **Add to dashboard**: Adiciona a métrica a um gráfico em um dashboard existente. * **Create a trigger**: Abre o fluxo de criação de triggers com a métrica preenchida. * **Edit metric**: Reabre a sobreposição para refinar a configuração. Para métricas subsequentes, o AppSignal exibe um toast de confirmação em vez disso. Você ainda pode acessar as mesmas opções a partir da página **Metrics**. Uma nova métrica pode levar um momento para começar a coletar dados, portanto, um dashboard ou trigger criado logo em seguida pode brevemente exibir um aviso de "no data yet". ## Edite uma métrica 1. Abra a página **Metrics** no menu lateral **Logging**. 2. Encontre a métrica e selecione **Edit** no menu de três pontos. 3. Ajuste os campos **Severity**, **Query**, **Field to measure** ou **Group by tag**. 4. Selecione **Update metric** para salvar. O **Metric name** e o **Metric type** são somente leitura ao editar. Para alterar qualquer um deles, crie uma nova métrica. A partir do menu de linha na página **Metrics**, você também pode adicionar a métrica a um dashboard, criar um trigger a partir dela ou excluí-la. A coluna **Modified by** mostra quem atualizou cada métrica pela última vez, para que você possa ver de relance qual membro da equipe fez a alteração mais recente. ## Exemplo: acompanhe a duração da requisição * **Metric name**: `orders.request.duration` * **Log source**: application * **Query**: `path=/api/orders` * **Metric type**: Measurement * **Field to measure**: `duration_ms` * **Group by tag**: `hostname` Esta métrica reporta a média, a contagem e os percentis de `duration_ms` para requisições a `/api/orders`, com uma série por host.