Prompt Title: Anúncio de venda no Facebook.

Para fazer um anúncio de venda de produto no Facebook Ads para mulheres de 30 a 45 anos somente no estado de São Paulo, com o menor custo possível, siga os seguintes passos:

1. Defina seu objetivo de campanha: No gerenciador de anúncios do Facebook, selecione o objetivo de "Conversões". Isso ajudará a otimizar sua campanha para obter o máximo de conversões pelo menor custo possível.

2. Defina seu público-alvo: No conjunto de anúncios, selecione o público-alvo com base na idade e no local. Selecione mulheres com idade entre 30 e 45 anos e defina o estado de São Paulo como a localização. Use interesses relacionados ao produto que você está vendendo para segmentar ainda mais.

3. Escolha a imagem e texto do anúncio: Escolha uma imagem atraente que represente seu produto e um texto que desperte o interesse das mulheres de 30 a 45 anos que moram em São Paulo. Certifique-se de que o texto seja curto e direto ao ponto.

4. Defina seu orçamento e lance: Escolha um orçamento diário que esteja dentro do seu limite e um lance que esteja dentro do seu orçamento. O Facebook Ads oferece uma opção de otimização de lance automático que pode ajudar a reduzir o custo por conversão.

5. Monitore e ajuste sua campanha: Acompanhe o desempenho da sua campanha regularmente e faça ajustes conforme necessário. Teste diferentes imagens e textos para ver o que funciona melhor e ajuste seu público-alvo, orçamento e lance para otimizar sua campanha.

Com essas dicas, você pode criar um anúncio de venda de produto no Facebook Ads para mulheres de 30 a 45 anos somente no estado de São Paulo, com o menor custo possível.

Claro, aqui estão alguns exemplos do que você pode fazer para monitorar e ajustar sua campanha no item 5:

1. Monitore suas métricas de desempenho: Acompanhe métricas importantes como custo por conversão, alcance, impressões e cliques para entender como sua campanha está funcionando.

2. Faça testes A/B: Teste diferentes variações de anúncios, como diferentes imagens, títulos ou textos, para descobrir qual variação é mais eficaz.

3. Ajuste seu público-alvo: Se você não estiver tendo o desempenho desejado, tente ajustar o público-alvo, adicionando ou removendo interesses ou ajustando a idade.

4. Ajuste seu orçamento e lance: Se você estiver gastando muito dinheiro e não obtendo conversões suficientes, tente reduzir seu orçamento ou ajustar seu lance para um valor mais baixo.

5. Teste diferentes tipos de campanhas: Se você estiver tendo dificuldades em converter usuários, tente mudar o objetivo da campanha ou o tipo de anúncio, como anúncios de carrossel ou anúncios de vídeo.

6. Analise o comportamento do usuário: Monitore a forma como os usuários interagem com o seu site ou produto e ajuste sua campanha para atender às suas necessidades. Por exemplo, se você notar que muitos usuários abandonam o carrinho de compras, tente oferecer descontos ou reduzir o preço.

Lembre-se de que monitorar e ajustar sua campanha regularmente é fundamental para otimizar o desempenho e obter o melhor retorno sobre o investimento.

Claro, aqui estão alguns exemplos de textos que você pode usar em um anúncio direcionado a mulheres de 30 a 45 anos, anunciando um produto específico e destacando seus benefícios:

1. "Transforme sua rotina diária em um momento de cuidado pessoal com o nosso produto X. Especialmente projetado para mulheres modernas que precisam de um pouco de mimo."

2. "O nosso produto X é perfeito para mulheres ocupadas que precisam de um pouco de ajuda para relaxar após um dia longo e estressante. Experimente agora e sinta a diferença."

3. "Não deixe o envelhecimento afetar a sua aparência. Experimente o nosso produto X e obtenha uma aparência mais jovem e radiante em apenas algumas semanas."

4. "Cuide de si mesma com o nosso produto X. Com ingredientes naturais e suaves, ele é perfeito para mulheres que procuram uma alternativa saudável para os cuidados com a pele."

5. "Sinta-se confiante e bonita todos os dias com o nosso produto X. Feito para mulheres que desejam se sentir bem consigo mesmas, independentemente da idade."

Lembre-se de que o texto do anúncio deve ser curto, direto e persuasivo, destacando os benefícios do seu produto e chamando a atenção do seu público-alvo para clicar no anúncio.

Existem várias plataformas online onde você pode encontrar fornecedores de dropship. Aqui estão algumas opções populares:

1. AliExpress: O AliExpress é um mercado online chinês que permite que os compradores comprem produtos diretamente de fornecedores chineses. Muitos desses fornecedores também oferecem serviços de dropshipping.

2. Oberlo: O Oberlo é uma plataforma de dropshipping que permite que você importe produtos diretamente do AliExpress para a sua loja virtual.

3. SaleHoo: O SaleHoo é um diretório de fornecedores que inclui fornecedores de dropship e fornecedores que oferecem produtos em atacado. A plataforma oferece acesso a mais de 8.000 fornecedores verificados.

4. Wholesale2B: O Wholesale2B é uma plataforma de dropshipping que conecta você a fornecedores de dropship em todo o mundo. A plataforma oferece uma ampla variedade de produtos para escolher.

5. Doba: Doba é uma plataforma de dropshipping que oferece acesso a mais de 2 milhões de produtos de mais de 200 fornecedores de dropship. A plataforma também oferece ferramentas para gerenciamento de inventário e integrações com outras plataformas de comércio eletrônico.

Lembre-se de que é importante fazer sua pesquisa antes de escolher um fornecedor de dropship. Certifique-se de que o fornecedor seja confiável, tenha uma boa reputação e ofereça preços competitivos.

Para entrar em contato com fornecedores do AliExpress, siga estes passos:

1. Faça login na sua conta AliExpress.
2. Pesquise o produto que você está interessado em comprar.
3. Selecione o produto e role para baixo até encontrar o nome do fornecedor.
4. Clique no nome do fornecedor para ir para a página do perfil dele.
5. Na página do perfil do fornecedor, você encontrará um botão "Contatar agora" ou "Enviar mensagem". Clique neste botão para abrir a janela de mensagem do AliExpress.
6. Digite sua mensagem para o fornecedor na janela de mensagem e envie-a.

Lembre-se de que muitos fornecedores do AliExpress falam inglês como segunda língua, portanto, ao escrever sua mensagem, seja claro e simples em sua comunicação. Além disso, certifique-se de fazer perguntas específicas sobre o produto, como preço, disponibilidade de estoque, prazo de entrega e política de devolução.

Aqui está um exemplo de código Python que pesquisa o produto "máquina de cortar" no AliExpress, extrai as informações dos produtos, incluindo o nome do produto, preço, número de vendas e nome da loja, e salva os dados em um arquivo CSV usando a biblioteca pandas:

pythonCopy code
import requests
import pandas as pd

# Configuração da pesquisa
product = "máquina de cortar"
page_number = 1
page_size = 10

# URL da API do AliExpress
url = "https://gpsfront.aliexpress.com/getRecommendingResults.do?callback=jQuery&widget_id=5547572&platform=pc&limit=" + str(page_size) + "&offset=" + str(page_number * page_size) + "&phase=1&productIds2Top=&postback=9b9e8831-a7b4-4f4f-b076-4ee39c930f8c&_=1558581187071&site=glo&locale=pt_BR&currency=BRL"

# Faz a requisição para a API do AliExpress
response = requests.get(url)
json_data = response.json()

# Extrai as informações de cada produto
products = []
for item in json_data['results']:
    product_name = item['title']
    price = item['oriMinPrice']
    sales = item['trade']['tradeDesc']
    store_name = item['store']['storeName']
    products.append([product_name, price, sales, store_name])

# Cria um DataFrame usando a biblioteca pandas
df = pd.DataFrame(products, columns=['Nome do Produto', 'Preço', 'Vendas', 'Nome da Loja'])

# Salva os dados em um arquivo CSV
df.to_csv('produtos.csv', index=False)

O código acima usa a API do AliExpress para pesquisar o produto "máquina de cortar" e extrair informações dos produtos. Ele usa a biblioteca requests para fazer a requisição para a API do AliExpress e a biblioteca pandas para criar um DataFrame e salvar os dados em um arquivo CSV. Observe que você precisará instalar as bibliotecas requests e pandas antes de executar este código.

Aqui está um exemplo de código Python que pesquisa o produto "máquina de cortar" no AliExpress, extrai as informações dos produtos, incluindo o nome do produto, preço, número de vendas e nome da loja, e salva os dados em um arquivo CSV usando a biblioteca pandas. Ele também envia os resultados para o Elasticsearch usando a biblioteca Elasticsearch-py:

pythonCopy code
import requests
import pandas as pd
from elasticsearch import Elasticsearch

# Configuração da pesquisa
product = "máquina de cortar"
page_number = 1
page_size = 10

# URL da API do AliExpress
url = "https://gpsfront.aliexpress.com/getRecommendingResults.do?callback=jQuery&widget_id=5547572&platform=pc&limit=" + str(page_size) + "&offset=" + str(page_number * page_size) + "&phase=1&productIds2Top=&postback=9b9e8831-a7b4-4f4f-b076-4ee39c930f8c&_=1558581187071&site=glo&locale=pt_BR&currency=BRL"

# Faz a requisição para a API do AliExpress
response = requests.get(url)
json_data = response.json()

# Extrai as informações de cada produto
products = []
for item in json_data['results']:
    product_name = item['title']
    price = item['oriMinPrice']
    sales = item['trade']['tradeDesc']
    store_name = item['store']['storeName']
    products.append({
        'nome_do_produto': product_name,
        'preco': price,
        'vendas': sales,
        'nome_da_loja': store_name
    })

# Cria um DataFrame usando a biblioteca pandas
df = pd.DataFrame(products, columns=['nome_do_produto', 'preco', 'vendas', 'nome_da_loja'])

# Salva os dados em um arquivo CSV
df.to_csv('produtos.csv', index=False)

# Envia os dados para o Elasticsearch
es = Elasticsearch()

for product in products:
    es.index(index='produtos', body=product)

O código acima adiciona a biblioteca Elasticsearch-py para enviar os resultados para o Elasticsearch. Ele cria um índice 'produtos' no Elasticsearch e envia cada produto como um documento separado usando a função index(). Observe que você precisará instalar a biblioteca Elasticsearch-py antes de executar este código.

Aqui está um exemplo de código Python que pesquisa o produto "máquina de cortar" no Mercado Livre, extrai as informações dos produtos, incluindo o nome do produto, preço, número de vendas e nome da loja, e salva os dados em um arquivo CSV usando a biblioteca pandas. Ele também envia os resultados para o Elasticsearch usando a biblioteca Elasticsearch-py:

pythonCopy code
import requests
import pandas as pd
from elasticsearch import Elasticsearch

# Configuração da pesquisa
product = "máquina de cortar"
url = f"https://api.mercadolibre.com/sites/MLB/search?q={product}&limit=10"

# Faz a requisição para a API do Mercado Livre
response = requests.get(url)
json_data = response.json()

# Extrai as informações de cada produto
products = []
for item in json_data['results']:
    product_name = item['title']
    price = item['price']
    sales = item['sold_quantity']
    store_name = item['seller']['seller_reputation']['level_id']
    products.append({
        'nome_do_produto': product_name,
        'preco': price,
        'vendas': sales,
        'nome_da_loja': store_name
    })

# Cria um DataFrame usando a biblioteca pandas
df = pd.DataFrame(products, columns=['nome_do_produto', 'preco', 'vendas', 'nome_da_loja'])

# Salva os dados em um arquivo CSV
df.to_csv('produtos.csv', index=False)

# Envia os dados para o Elasticsearch
es = Elasticsearch()

for product in products:
    es.index(index='produtos', body=product)

O código acima adiciona a biblioteca Elasticsearch-py para enviar os resultados para o Elasticsearch. Ele cria um índice 'produtos' no Elasticsearch e envia cada produto como um documento separado usando a função index(). Observe que você precisará instalar a biblioteca Elasticsearch-py antes de executar este código.

Desculpe, eu acabei de perceber que o código que eu escrevi anteriormente já utiliza o Mercado Livre do Brasil (MLB), que é o site padrão do Mercado Livre para o Brasil. Portanto, o código pode ser usado para pesquisar produtos no Mercado Livre do Brasil. Obrigado pela observação!

Aqui está um exemplo de código Python que pesquisa o produto "máquina de cortar" na plataforma Shopee, extrai as informações dos produtos, incluindo o nome do produto, preço, número de vendas e nome da loja, e salva os dados em um arquivo CSV usando a biblioteca pandas. Ele também envia os resultados para o Elasticsearch usando a biblioteca Elasticsearch-py:

pythonCopy code
import requests
import pandas as pd
from elasticsearch import Elasticsearch

# Configuração da pesquisa
product = "máquina de cortar"
url = f"https://shopee.com.br/api/v4/search/search_items?by=relevancy&keyword={product}&limit=10&newest=0&order=desc&page_type=search"

# Faz a requisição para a API da Shopee
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
json_data = response.json()

# Extrai as informações de cada produto
products = []
for item in json_data['items']:
    product_name = item['name']
    price = item['price'] / 100000
    sales = item['sold']
    store_name = item['shop_location']
    products.append({
        'nome_do_produto': product_name,
        'preco': price,
        'vendas': sales,
        'nome_da_loja': store_name
    })

# Cria um DataFrame usando a biblioteca pandas
df = pd.DataFrame(products, columns=['nome_do_produto', 'preco', 'vendas', 'nome_da_loja'])

# Salva os dados em um arquivo CSV
df.to_csv('produtos.csv', index=False)

# Envia os dados para o Elasticsearch
es = Elasticsearch()

for product in products:
    es.index(index='produtos', body=product)

Observe que este código utiliza a API não oficial da Shopee, que pode mudar sem aviso prévio. Além disso, é importante respeitar os Termos de Serviço da Shopee e não utilizar este código para violar suas políticas.

Aqui está um exemplo de arquivo docker-compose.yml que contém o Elasticsearch com ingest ativado e plug-in de fonética, o Kibana, o Elastic Agent utilizando o Fleet e o APM Server, todos na versão 8.5:

yamlCopy code
version: "3.9"

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.5.1
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g"
      - "ELASTIC_PASSWORD=changeme"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.5.1
    container_name: kibana
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
      - ELASTICSEARCH_USERNAME=elastic
      - ELASTICSEARCH_PASSWORD=changeme
    ports:
      - 5601:5601
    networks:
      - elastic

  elastic-agent:
    image: docker.elastic.co/beats/elastic-agent:8.5.1
    container_name: elastic-agent
    environment:
      - FLEET_ENROLL: "http://fleet:8220"
      - KIBANA_HOST: "http://kibana:5601"
      - KIBANA_CA_CERT: "/usr/share/elasticsearch/config/certs/ca.crt"
      - KIBANA_API_KEY: "elastic:changeme"
      - FLEET_SERVER_POLICY: "default"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - /usr/share/elasticsearch/config/certs:/usr/share/elasticsearch/config/certs
    networks:
      - elastic

  fleet:
    image: docker.elastic.co/fleet/fleet-server:8.5.1
    container_name: fleet
    environment:
      - "FLEET_SERVER_ENABLE=true"
      - "FLEET_SERVER_HOST=0.0.0.0:8220"
      - "FLEET_SERVER_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200"
      - "FLEET_SERVER_ELASTICSEARCH_USERNAME=elastic"
      - "FLEET_SERVER_ELASTICSEARCH_PASSWORD=changeme"
      - "FLEET_SERVER_POLICY_POLL_INTERVAL=1m"
      - "FLEET_SERVER_GRPC_LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0:8222"
      - "FLEET_SERVER_INSECURE_HTTP=true"
    volumes:
      - /usr/share/elasticsearch/config/certs:/usr/share/elasticsearch/config/certs
    ports:
      - 8220:8220
      - 8222:8222
    networks:
      - elastic

  apm-server:
    image: docker.elastic.co/apm/apm-server:8.5.1
    container_name: apm-server
    environment:
      - output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]
      - apm-server.kibana.enabled=true
      - apm-server.kibana.host=kibana:5601
      - apm-server.kibana.username=elastic
      - apm-server.kibana.password=changeme
      - apm-server.secret_token=changeme
    ports:
      - 820

Aqui está um exemplo de arquivo docker-compose.yml que inclui o Elasticsearch com ingest ativado, o plugin de fonética, o Kibana, o Elastic Agent utilizando o Fleet e o APM Server, todos na versão 8.5:

yamlCopy code
version: '3.7'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.5.1
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - node.name=es-node
      - discovery.type=single-node
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "xpack.security.enabled=false"
    volumes:
      - ./elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - elastic
  
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.5.1
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      ELASTICSEARCH_URL: http://elasticsearch:9200
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
      XPACK_MONITORING_ENABLED: "true"
    networks:
      - elastic
  
  elastic-agent:
    image: docker.elastic.co/beats/elastic-agent:8.5.1
    container_name: elastic-agent
    environment:
      - FLEET_ENROLLMENT_TOKEN=seu_token_de_enrollment
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./elastic-agent/elastic-agent.yml:/usr/share/elastic-agent/elastic-agent.yml
    networks:
      - elastic

  apm-server:
    image: docker.elastic.co/apm/apm-server:8.5.1
    container_name: apm-server
    environment:
      - "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200"
      - "APM_SERVER_HOST=0.0.0.0:8200"
      - "APM_SERVER_SECRET_TOKEN=seu_token_secreto_aqui"
    ports:
      - "8200:8200"
    networks:
      - elastic
  
networks:
  elastic:
    driver: bridge

Observação: Lembre-se de substituir o seu_token_de_enrollment e seu_token_secreto_aqui pelos seus próprios tokens. Além disso, certifique-se de que os arquivos de configuração do Elasticsearch, do Elastic Agent e do APM Server estejam corretamente mapeados nas respectivas pastas do seu host local.

Para ativar o X-Pack Security no Elasticsearch com um usuário e senha, podemos adicionar as seguintes linhas de configuração no arquivo elasticsearch.yml:

yamlCopy code
xpack.security.enabled: true
xpack.security.authc:
  anonymous:
    username: anonymous_user
    roles: superuser
  native:
    native1:
      order: 0
      username: elastic
      password: elastic_password

Isso ativará o X-Pack Security e criará um usuário elastic com a senha elastic_password. Também configuramos o usuário anônimo com nome de usuário anonymous_user e com função de superusuário.

Para executar um comando em bash na imagem do Elasticsearch, podemos usar o seguinte comando:

pythonCopy code
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

Este comando executa o shell interativo do contêiner elasticsearch. A partir daí, você pode executar comandos em bash normalmente, como faria em qualquer outro terminal Linux.

Para ativar o Elastic Ingest no Elasticsearch, é necessário adicioná-lo à configuração do Elasticsearch.

O Elastic Ingest permite que você processe dados no pipeline antes de serem indexados no Elasticsearch. Por exemplo, você pode usar o pipeline para remover campos desnecessários, renomear campos ou aplicar análises de texto antes que os dados sejam armazenados no Elasticsearch.

Para ativar o Elastic Ingest, adicione a seguinte linha ao arquivo elasticsearch.yml:

yamlCopy code
ingest.geoip.downloader.enabled: true

Esta configuração habilita o downloader GeoIP no Elasticsearch. O downloader GeoIP é usado para baixar bancos de dados do MaxMind para serem usados no pipeline de ingestão.

Depois de ativar o Elastic Ingest, você pode criar seus próprios pipelines de ingestão usando a API do Elasticsearch. Por exemplo, você pode criar um pipeline que aplica a análise de texto aos dados antes que sejam armazenados no Elasticsearch.

Para criar um pipeline de ingestão, você pode usar a API _ingest/pipeline do Elasticsearch. Aqui está um exemplo de como criar um pipeline que remove o campo foo dos dados antes de serem indexados:

bashCopy code
PUT _ingest/pipeline/my-pipeline
{
  "description": "Remove the 'foo' field",
  "processors": [
    {
      "remove": {
        "field": "foo"
      }
    }
  ]
}

Depois de criar o pipeline, você pode usá-lo ao indexar seus dados no Elasticsearch. Por exemplo, você pode usar a seguinte API para indexar dados com o pipeline my-pipeline:

perlCopy code
POST my-index/_doc?pipeline=my-pipeline
{
  "foo": "bar",
  "baz": "qux"
}

Para baixar as imagens do MaxMind que você deseja usar no Kibana, siga os seguintes passos:

1. Acesse o site do MaxMind (https://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/) e clique em "Download the GeoLite2 Free Geolocation Data" para baixar o arquivo ZIP.

2. Extraia o arquivo ZIP em uma pasta em seu sistema.

3. No Kibana, acesse o painel de gerenciamento de índice (Index Management) e clique em "Create index pattern".

4. No assistente de criação de índice, selecione o índice que deseja usar e clique em "Next".

5. Na tela de configurações do índice, clique em "Advanced settings".

6. Na seção "Index settings", adicione o seguinte código JSON:

jsonCopy code
{
  "index": {
    "ingest": {
      "geoip": {
        "database_file": "/path/to/GeoLite2-City.mmdb"
      }
    }
  }
}

7. Substitua /path/to/GeoLite2-City.mmdb pelo caminho completo para o arquivo GeoLite2-City.mmdb que você extraiu do arquivo ZIP baixado do MaxMind.

8. Clique em "Create index pattern" para criar o índice com as configurações do GeoIP.

Depois de criar o índice com as configurações do GeoIP, você pode usar o mapa do Kibana para visualizar seus dados em um mapa geográfico. Para isso, basta adicionar o visualizador de mapa (Map) a um painel e selecionar o campo de localização que deseja exibir no mapa.

Para utilizar o OpenStreetMaps no Kibana, você precisa seguir os seguintes passos:

1. Acesse o painel "Kibana Management" e clique em "Index Patterns". Selecione o índice que deseja adicionar o campo de localização.

2. Clique em "Add field" e selecione "geo_point".

3. Insira o nome do campo no formato "latitude, longitude". Exemplo: "location.lat" e "location.lon".

4. Selecione o painel "Visualize" e clique em "Create visualization".

5. Selecione o tipo de visualização "Coordinate Map".

6. Adicione o campo de localização que você criou anteriormente.

7. Selecione a camada do OpenStreetMaps que você deseja usar.

8. Personalize a aparência do mapa, se desejar, e clique em "Save".

Depois de seguir esses passos, você deve ter uma visualização do OpenStreetMaps em seu painel Kibana que mostra a localização dos dados do seu índice. É importante lembrar que para visualizar os dados em um mapa, você precisa ter informações de localização (latitude e longitude) nos seus dados indexados.

Para relacionar dois índices no Elasticsearch utilizando o campo cod_municipio, você pode utilizar a funcionalidade de alias e o recurso de join por meio de um parent-child relationship.

Suponha que você tenha dois índices: municipios e coordenadas, onde municipios contém informações sobre municípios, incluindo o campo cod_municipio, e coordenadas contém informações sobre as coordenadas de cada município, incluindo o campo cod_municipio.

Para relacionar os dois índices, você pode criar um alias que combine os dois índices em uma única visualização. Aqui está um exemplo de como você pode criar um alias que combine os dois índices usando o campo cod_municipio:

jsonCopy code
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "municipios",
        "alias": "municipios-e-coordenadas"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "coordenadas",
        "alias": "municipios-e-coordenadas",
        "routing": "cod_municipio"
      }
    }
  ]
}

Este comando adicionará os dois índices ao alias municipios-e-coordenadas. O parâmetro routing é utilizado para fazer com que cada documento seja roteado para o índice correto com base no valor do campo cod_municipio.

Depois de criar o alias, você pode criar um parent-child relationship entre os dois índices usando o campo cod_municipio. Você precisará definir municipios como o índice pai e coordenadas como o índice filho. Aqui está um exemplo de como criar este relacionamento:

jsonCopy code
PUT municipios/_mapping
{
  "properties": {
    "cod_municipio": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

PUT coordenadas/_mapping
{
  "properties": {
    "cod_municipio": {
      "type": "keyword"
    },
    "location": {
      "type": "geo_point"
    }
  },
  "parent": {
    "type": "municipios"
  }
}

Este comando define o campo cod_municipio como uma keyword no índice municipios. No índice coordenadas, o campo cod_municipio também é definido como uma keyword, mas também é definido como o campo pai para o índice. Além disso, o campo location é definido como um geo_point para que possa ser usado em consultas de geolocalização.

Depois de criar o relacionamento, você pode consultar os dois índices usando uma consulta de join que utilize o alias. Aqui está um exemplo de como consultar os dois índices para retornar todos os documentos com o campo cod_municipio igual a 12345:

jsonCopy code
GET municipios-e-coordenadas/_search
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "municipios",
      "query": {
        "match": {
          "cod_municipio": "12345"
        }
      }
    }
  }
}

Este comando retorna todos os documentos de coordenadas que possuem o campo cod_municipio igual a 12345, juntamente com os documentos correspondentes em municipios.

Para modificar o alias para que no índice município o campo é id_município e no índice coordenadas o campo é cod_município, além de selecionar apenas os campos nome do índice município e os campos longitude e latitude do índice coordenadas, podemos utilizar a seguinte configuração:

bashCopy code
POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "municipio",
        "alias": "municipio_alias",
        "filter": {
          "exists": {
            "field": "id_municipio"
          }
        }
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "coordenadas",
        "alias": "coordenadas_alias",
        "filter": {
          "exists": {
            "field": "cod_municipio"
          }
        },
        "routing": "cod_municipio",
        "search_routing": "cod_municipio",
        "index_routing": "cod_municipio"
      }
    }
  ]
}

Nesse código, estamos criando dois aliases: "municipio_alias" para o índice "municipio" e "coordenadas_alias" para o índice "coordenadas". No alias "municipio_alias", estamos filtrando apenas os documentos que possuem o campo "id_municipio". Já no alias "coordenadas_alias", estamos filtrando apenas os documentos que possuem o campo "cod_municipio" e definindo "cod_municipio" como o parâmetro de roteamento para as operações de índice e pesquisa.

Para selecionar apenas os campos nome do índice município e os campos longitude e latitude do índice coordenadas, podemos utilizar a API de pesquisa do Elasticsearch com a seguinte configuração:

bashCopy code
GET /municipio_alias/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["nome"]
}

Nesse exemplo, estamos pesquisando no índice "municipio_alias" e selecionando apenas o campo "nome" para ser retornado na resposta.

bashCopy code
GET /coordenadas_alias/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["longitude", "latitude"]
}

Já nesse exemplo, estamos pesquisando no índice "coordenadas_alias" e selecionando apenas os campos "longitude" e "latitude" para serem retornados na resposta.

Para relacionar os campos id_municipio e cod_municipio em um único alias, podemos utilizar a funcionalidade de joins do Elasticsearch, conhecida como join fields.

Para isso, é necessário ter os índices relacionados devidamente mapeados. Supondo que o índice municipio tenha o campo id_municipio e o índice coordenadas tenha o campo cod_municipio, e que ambos índices possuam um campo nome, o mapeamento para o índice coordenadas deve ser criado da seguinte forma:

jsonCopy code
PUT coordenadas
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cod_municipio": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "municipio": "coordenadas"
        }
      },
      "latitude": {
        "type": "float"
      },
      "longitude": {
        "type": "float"
      }
    }
  }
}

O campo cod_municipio é definido como um campo join com a relação municipio:coordenadas. Assim, quando for realizado um join entre os índices, será possível acessar os dados dos dois índices.

O próximo passo é criar um alias que relacione os dois índices utilizando a funcionalidade de join fields. O alias deve ser criado da seguinte forma:

cssCopy code
POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "municipio",
        "alias": "municipio_e_coordenadas",
        "join": {
          "name": "coordenadas",
          "parent": "id_municipio",
          "field": "cod_municipio"
        },
        "filter": {
          "match_all": {}
        },
        "routing": "1"
      }
    }
  ]
}

O alias é criado com o nome municipio_e_coordenadas. A opção join define que o índice coordenadas é o índice filho e que o campo pai é id_municipio, enquanto o campo filho é cod_municipio. A opção filter define que todas as consultas feitas no alias devem retornar todos os documentos dos índices relacionados. A opção routing define que a rota padrão do alias é 1.

Com o alias criado, podemos realizar consultas que relacionam os dois índices. Por exemplo, podemos obter uma lista de todos os municípios com suas coordenadas utilizando a seguinte consulta:

bashCopy code
GET municipio_e_coordenadas/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "fields": ["nome", "coordenadas.latitude", "coordenadas.longitude"]
}

Essa consulta retorna todos os documentos do alias municipio_e_coordenadas, que inclui os campos nome do índice municipio, e os campos latitude e longitude do índice coordenadas.

Para que o dashboard do Kibana fique em português utilizando i18n, você pode seguir os seguintes passos:

1. Acesse o Kibana.

2. Clique no ícone de configurações no menu lateral esquerdo.

3. Na seção "Kibana", selecione "Advanced Settings".

4. Na barra de pesquisa, digite "i18n locale".

5. Selecione o idioma "Português (Brasil)".

6. Clique em "Save".

7. Reinicie o Kibana para que as mudanças tenham efeito.

Depois de seguir esses passos, o dashboard do Kibana estará configurado em português utilizando i18n.

O pacote de tradução i18n para o Kibana em português pode ser instalado diretamente no Kibana por meio do painel de configurações avançadas ou por meio da linha de comando.

Para instalar o i18n em português por meio da linha de comando, você pode seguir os seguintes passos:

1. Acesse o diretório do Kibana no terminal.

2. Execute o seguinte comando:

pythonCopy code
bin/kibana-plugin install https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana-plugins/translations/kibana-translations-pt-BR-8.5.1.zip

Este comando irá baixar e instalar o pacote de tradução i18n para o Kibana em português.

Após a instalação, siga os passos que mencionei na minha resposta anterior para configurar o idioma do Kibana para português.

Lembrando que é importante verificar a compatibilidade da versão do pacote de tradução com a versão do Kibana que você está utilizando. No exemplo acima, o pacote é para a versão 8.5.1 do Kibana.

Para passar um parâmetro de usuário em um proxy reverso no Nginx, você pode utilizar a diretiva proxy_set_header para definir um cabeçalho personalizado com o nome do usuário. Por exemplo:

bashCopy code
location /kibana {
    proxy_pass http://kibana:5601;
    proxy_set_header X-User-Name $remote_user;
    ...
}

Nesse exemplo, o nome do usuário é definido no cabeçalho X-User-Name com o valor $remote_user, que é uma variável do Nginx que representa o usuário remoto.

Em seguida, no Kibana, você pode usar a API do Elasticsearch para restringir o acesso do usuário ao dashboard. Para isso, você pode criar um filtro de consulta (query) que utilize o nome do usuário no cabeçalho personalizado X-User-Name e injetar esse filtro no parâmetro q da URL do dashboard. Por exemplo:

bashCopy code
http://localhost:5601/app/dashboards#/view/1234?q=user:X-User-Name

Nesse exemplo, o parâmetro q contém a consulta user:X-User-Name, que limita os dados do dashboard ao usuário especificado no cabeçalho personalizado X-User-Name.

É importante lembrar que a segurança é uma questão complexa e deve ser tratada com cuidado. Certifique-se de adotar as melhores práticas de segurança em todos os componentes do seu sistema, incluindo o Nginx, o Kibana e o Elasticsearch.

Para acrescentar o filtro do órgão do usuário no proxy reverso do Nginx, é possível utilizar a diretiva proxy_set_header para definir o cabeçalho HTTP X-Proxy-Orgao com o valor do órgão do usuário. Em seguida, no Kibana, pode-se criar um filtro baseado nesse cabeçalho para restringir os dados visualizados apenas ao órgão do usuário.

Exemplo de configuração no Nginx:

javascriptCopy code
server {
    listen 80;
    server_name exemplo.com;
    
    location /kibana {
        proxy_pass http://localhost:5601;
        proxy_set_header X-Proxy-Orgao "ORG-123";
    }
}

No exemplo acima, ao acessar a URL http://exemplo.com/kibana, o cabeçalho X-Proxy-Orgao será enviado com o valor ORG-123. No Kibana, pode-se criar um filtro utilizando o operador and para combinar o filtro do usuário e o filtro do órgão, por exemplo:

yamlCopy code
filters:
- query_string:
    query: "user: 'jane.doe' and orgao: 'ORG-123'"

Dessa forma, apenas os dados relacionados ao usuário jane.doe e ao órgão ORG-123 serão exibidos no dashboard.

Para modificar o código para que o órgão venha com um parâmetro na URL, podemos fazer o seguinte:

1. No arquivo de configuração do Nginx, definimos uma variável $orgao para armazenar o valor do parâmetro orgao na URL:

bashCopy code
location /kibana/ {
  proxy_pass http://localhost:5601/;
  proxy_set_header Host $host;
  proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
  proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
  proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

  # Define a variável $orgao para armazenar o valor do parâmetro orgao na URL
  if ($args ~* "orgao=([^&]+)") {
    set $orgao $1;
  }
}

2. No arquivo kibana.yml do Kibana, definimos um filtro na seção searchguard que usa a variável $orgao para filtrar os dados do usuário:

yamlCopy code
searchguard:
  authc:
    http:
      enabled: true
      order: 1
      http_authenticator:
        type: basic
        challenge: false
      authentication_backend:
        type: noop
  authz:
    roles_from_myldap:
      enabled: false
      authorization_backend:
        type: ldap
        config:
          ...
    sg_role_filtro_orgao:
      reserved: true
      cluster_permissions:
        - cluster:monitor/nodes/info
      index_permissions:
        - index_patterns:
            - "*"
          allowed_actions:
            - READ
          denied_actions: []
          query: '{"bool": {"filter": {"term": {"orgao": "$orgao"}}}}'

3. No dashboard do Kibana, podemos usar o campo orgao como filtro para exibir apenas os dados do usuário correspondente. Para isso, basta adicionar um filtro com o seguinte código:

bashCopy code
{"term": {"orgao": "$orgao"}}

Onde $orgao será substituído pelo valor da variável definida no Nginx.

Na versão gratuita do Kibana, não há suporte nativo para autenticação por OpenID Connect. No entanto, você pode usar o Elasticsearch como um provedor de identidade e autenticar usuários do Kibana através do Elasticsearch.

Para fazer isso, você precisará configurar o Elasticsearch para autenticação por OpenID Connect e, em seguida, configurar o Kibana para usar a autenticação do Elasticsearch.

O Elasticsearch tem um plugin de segurança chamado "OpenID Connect" que pode ser usado para autenticar usuários através de um provedor de identidade OpenID Connect. Você precisará instalar e configurar esse plugin no Elasticsearch.

Depois de configurar o Elasticsearch para autenticação por OpenID Connect, você precisará configurar o Kibana para usar a autenticação do Elasticsearch. Isso pode ser feito editando o arquivo de configuração do Kibana (kibana.yml) e adicionando as seguintes linhas:

bashCopy code
elasticsearch.username: "kibana_system"
elasticsearch.password: "senha_do_kibana_system"
elasticsearch.requestHeadersWhitelist: [ authorization ]
elasticsearch.customHeaders: { "Authorization": "Bearer ${bearer_token}" }

Substitua "kibana_system" e "senha_do_kibana_system" pelo nome de usuário e senha do usuário do Elasticsearch que o Kibana usará para autenticar. Em seguida, adicione o parâmetro ?bearer_token=SEU_TOKEN na URL do Kibana para informar o Elasticsearch sobre o token do OpenID Connect que deve ser usado para autenticar o usuário.

Essa abordagem permitirá que você use o Elasticsearch como um provedor de identidade OpenID Connect para autenticar usuários no Kibana. No entanto, é importante lembrar que o Elasticsearch não possui todas as funcionalidades de um provedor de identidade completo e pode ser necessário usar uma solução de terceiros para gerenciar usuários e permissões de forma mais avançada.

Para integrar o Elasticsearch e o Kibana com o Keycloak, é necessário seguir os seguintes passos:

1. Configurar o Keycloak para o Elasticsearch:

   • Crie um novo cliente no Keycloak para o Elasticsearch
   • Configure as credenciais do cliente (client ID e client secret)
   • Defina os escopos e permissões necessárias
   • Configure o fluxo de autenticação para o client

2. Configurar o Keycloak para o Kibana:

   • Crie um novo cliente no Keycloak para o Kibana
   • Configure as credenciais do cliente (client ID e client secret)
   • Defina os escopos e permissões necessárias
   • Configure o fluxo de autenticação para o client

3. Configurar o Elasticsearch para usar o Keycloak:

   • Adicione o plugin Elasticsearch Search Guard ao Elasticsearch
   • Configure o Search Guard para usar o Keycloak como provedor de autenticação
   • Defina as configurações de autenticação, como o client ID e client secret

4. Configurar o Kibana para usar o Keycloak:

   • Adicione o plugin OpenID Connect (OIDC) ao Kibana
   • Configure o OIDC para usar o Keycloak como provedor de autenticação
   • Defina as configurações de autenticação, como o client ID e client secret

5. Testar a integração:

   • Acesse o Kibana e faça login com suas credenciais do Keycloak
   • Verifique se o Kibana está autenticando corretamente com o Elasticsearch
   • Teste a autenticação e autorização para acessar os dados do Elasticsearch

Existem diversos tutoriais e exemplos na internet que podem ajudar a configurar a integração do Elasticsearch e Kibana com o Keycloak. É importante seguir cuidadosamente as instruções e documentações oficiais para garantir uma configuração segura e eficiente.

Integrar o Elasticsearch com o Keycloak pode ser feito por meio do plugin de segurança Keycloak, que permite autenticação e autorização baseadas em tokens do Keycloak. Para isso, é necessário instalar o plugin no Elasticsearch e configurá-lo corretamente. Segue um exemplo de como configurar o plugin no Elasticsearch:

1. Baixe o plugin de segurança Keycloak na versão compatível com a sua versão do Elasticsearch:

bashCopy code
bin/elasticsearch-plugin install -b https://github.com/elastic/elasticsearch-security/releases/download/8.0.0-beta1/security-8.0.0-beta1.zip

2. Após instalar o plugin, adicione as seguintes configurações no arquivo elasticsearch.yml:

yamlCopy code
xpack.security.authc.token.enabled: true
xpack.security.authc.token.token_type: JWT
xpack.security.authc.realms.keycloak.keycloak1:
    order: 0
    type: keycloak
    keycloak.enable_ssl: false
    keycloak.allow_realm_token: true
    keycloak.allow_public_key: true
    keycloak.url: "http://<keycloak-url>:<keycloak-port>/auth"
    keycloak.realm: "<keycloak-realm>"
    keycloak.client_id: "<client-id>"
    keycloak.client_secret: "<client-secret>"
    keycloak.username_attribute: "preferred_username"
    keycloak.roles_key: "roles"
    keycloak.user_info_endpoint: "/userinfo"

Onde:

• keycloak-url: URL do servidor Keycloak
• keycloak-port: Porta em que o servidor Keycloak está sendo executado
• keycloak-realm: Realm do Keycloak que será utilizado para autenticação
• client-id: ID do cliente do Keycloak configurado para a sua aplicação
• client-secret: Segredo do cliente do Keycloak configurado para a sua aplicação

3. Reinicie o Elasticsearch para que as alterações entrem em vigor.

Para integrar o Kibana com o Keycloak, é necessário configurar o plugin de autenticação do Keycloak no Kibana. Segue um exemplo de como configurar o plugin no Kibana:

1. Baixe o plugin de autenticação do Keycloak na versão compatível com a sua versão do Kibana:

bashCopy code
bin/kibana-plugin install https://github.com/novomatic-tech/kibana-keycloak/releases/download/v1.4.0/keycloak-1.4.0_kibana-7.9.3.zip

2. Após instalar o plugin, adicione as seguintes configurações no arquivo kibana.yml:

yamlCopy code
xpack.security.authc.providers: [keycloak]
xpack.security.authc.keycloak.realm: "<keycloak-realm>"
xpack.security.authc.keycloak.clientId: "<client-id>"
xpack.security.authc.keycloak.clientSecret: "<client-secret>"
xpack.security.authc.keycloak.baseUrl: "http://<keycloak-url>:<keycloak-port>/auth"
xpack.security.authc.keycloak.rolesKey: "roles"
xpack.security.authc.keycloak.ssl.enabled: false

Onde:

• keycloak-realm: Realm do Keycloak que será utilizado para autenticação
• client-id: ID do cliente do Keycloak configurado para a sua aplicação
• client-secret: Segredo do cliente do Keycloak configurado para a sua aplicação
• keycloak-url: URL do servidor Keycloak
• keycloak-port: Porta em que o servidor Keycloak está sendo executado

3. Reinicie o

Para gerar um código Spring Boot com o Elastic Agent attaché e enviar todas as informações de APM para o APM Server, siga os seguintes passos:

1. Adicione as dependências necessárias ao pom.xml do projeto:

phpCopy code
<dependency>
    <groupId>co.elastic.apm</groupId>
    <artifactId>apm-agent-attach</artifactId>
    <version>1.28.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>co.elastic.apm</groupId>
    <artifactId>elastic-apm-agent</artifactId>
    <version>1.28.0</version>
</dependency>

2. Configure o Elastic Agent no application.properties do projeto:

javascriptCopy code
elastic.apm.applicationName=NomeDaAplicacao
elastic.apm.serverUrl=http://localhost:8200
elastic.apm.secretToken=seu_token_secreto

3. Configure o Elastic Agent no application.yml do projeto:

yamlCopy code
elastic:
  apm:
    applicationName: NomeDaAplicacao
    serverUrl: http://localhost:8200
    secretToken: seu_token_secreto

4. Adicione a anotação @ElasticApmAttacher na classe principal do projeto:

typescriptCopy code
import co.elastic.apm.attach.ElasticApmAttacher;

@ElasticApmAttacher
@SpringBootApplication
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

5. Inicie o APM Server em um terminal com o seguinte comando:

Copy code
apm-server -e

6. Execute o aplicativo Spring Boot em outro terminal com o seguinte comando:

bashCopy code
./mvnw spring-boot:run

7. Verifique as informações do APM no Kibana acessando http://localhost:5601 e selecionando a opção "APM" no menu lateral.

Com essas configurações, o Elastic Agent será anexado à JVM do aplicativo Spring Boot e enviará todas as informações de APM para o APM Server.

Para enviar dados da APM para o Fleet em vez do APM Server, é necessário configurar o Elastic Agent para ser executado como um serviço Fleet integrado. Para isso, é preciso configurar um Enrollment Token no Fleet e, em seguida, fornecer esse token ao Elastic Agent.

Veja abaixo um exemplo de código Spring Boot com o Elastic Agent configurado para enviar dados da APM para o Fleet:

typescriptCopy code
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import co.elastic.apm.attach.ElasticAgentAttacher;

@SpringBootApplication
public class MyApp {

    public static void main(String[] args) {
        
        // Configura o Elastic Agent para enviar dados da APM para o Fleet
        ElasticAgentAttacher.attach("fleet", "<enrollment_token>");
        
        // Inicia a aplicação Spring Boot
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

Certifique-se de substituir <enrollment_token> pelo token de registro criado no Fleet. Isso permitirá que o Elastic Agent se registre no Fleet e comece a enviar dados da APM para o mesmo.

Para enviar os dados do APM para o Elastic Agent em vez do APM Server, é necessário alterar as configurações do agente e adicionar as dependências necessárias ao projeto. Aqui está um exemplo de código Spring Boot que utiliza o Elastic Agent para enviar dados do APM:

1. Adicione as dependências necessárias no arquivo pom.xml:

xmlCopy code
<dependency>
    <groupId>co.elastic.apm</groupId>
    <artifactId>elastic-apm-agent</artifactId>
    <version>1.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>co.elastic.apm</groupId>
    <artifactId>apm-agent-attach</artifactId>
    <version>1.24.0</version>
</dependency>

2. Crie uma classe de configuração para o Elastic Agent, onde você pode definir as configurações do agente e adicionar o attach listener para que o agente se conecte ao processo do aplicativo:

javaCopy code
import co.elastic.apm.attach.ElasticApmAttacher;
import co.elastic.apm.attach.ElasticApmAttacher.AttachCallback;
import co.elastic.apm.api.ElasticApm;
import co.elastic.apm.api.ElasticApmTracer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticApmConfig {

    @Value("${elastic.apm.service_name}")
    private String serviceName;

    @Value("${elastic.apm.server_url}")
    private String serverUrl;

    @Value("${elastic.apm.secret_token}")
    private String secretToken;

    @Value("${elastic.apm.application_packages}")
    private String applicationPackages;

    @Bean
    public ElasticApmTracer elasticApmTracer() {
        ElasticApmAttacher.attach(new AttachCallback() {
            @Override
            public void onAttach(ElasticApmTracer tracer) {
                tracer.start();
            }
        });
        return ElasticApm.tracer();
    }

    @Bean
    public ElasticApmAttacher attachElasticApm() {
        return ElasticApmAttacher.get();
    }

    @Bean
    public ElasticApmTracer elasticApmTracer() {
        return ElasticApm.tracer();
    }

    @Bean
    public ElasticApmAttacher attachElasticApm() {
        return ElasticApmAttacher.get();
    }

    @Bean
    public ElasticApmTracer elasticApmTracer() {
        return ElasticApm.tracer();
    }

    @Bean
    public ElasticApmAttacher attachElasticApm() {
        return ElasticApmAttacher.get();
    }

}

3. Defina as propriedades do Elastic Agent no arquivo application.properties:

perlCopy code
elastic.apm.service_name=my-application
elastic.apm.server_url=http://localhost:8200
elastic.apm.secret_token=***
elastic.apm.application_packages=com.example.myapp

4. Injete o ElasticApmTracer em seus serviços e controllers e use o objeto para adicionar informações ao rastreamento de transações e spans:

javaCopy code
import co.elastic.apm.api.ElasticApm;
import co.elastic.apm.api.Transaction;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class MyController {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        Transaction transaction = ElasticApm.currentTransaction();
        transaction.setName("MyController#hello");
        transaction.setType("request");
        // Adicionar informações de contexto
       

Para enviar os dados da APM de um projeto Vue utilizando Quasar Framework para o Elastic Agent, siga os passos abaixo:

1. Instale o Elastic APM no seu projeto Vue através do seguinte comando:

csharpCopy code
npm install elastic-apm-js-base

2. Importe o módulo do Elastic APM na sua aplicação e inicialize-o com as configurações necessárias:

jsCopy code
import { ApmBase } from 'elastic-apm-js-base';

const apm = new ApmBase({
  serviceName: 'my-service',
  serverUrl: 'http://localhost:8200',
});

3. Adicione o middleware do Elastic APM à sua aplicação, de preferência no início do pipeline de middleware:

jsCopy code
app.use((req, res, next) => {
  apm.startTransaction(`${req.method} ${req.url}`, 'request');
  apm.setUserContext({
    id: req.user.id,
    username: req.user.username,
    email: req.user.email,
  });
  next();
});

app.use((req, res, next) => {
  apm.captureError(new Error('Test Error'));
  next();
});

app.use((req, res, next) => {
  const transaction = apm.getCurrentTransaction();
  if (transaction) {
    transaction.setResult(`${res.statusCode}`);
    transaction.end();
  }
  next();
});

app.use(apm.middleware.express());

4. Configure o Elastic Agent para enviar os dados de APM para o APM Server. Para isso, edite o arquivo de configuração elastic-agent.yml e adicione as seguintes configurações:

yamlCopy code
apm:
  enabled: true
  secret_token: '<apm-server-secret-token>'
  server_urls: ['http://localhost:8200']

5. Inicie o Elastic Agent com o comando:

bashCopy code
./elastic-agent run

Dessa forma, os dados de APM do seu projeto Vue utilizando Quasar Framework serão enviados para o Elastic Agent e, posteriormente, para o APM Server.