Effiziente Verarbeitung von JSON-Daten mit Microsoft Fabric und Kusto (KQL)

Die zunehmende Vielfalt und Komplexität an digitalen Datenformaten stellt Unternehmen heute vor erhebliche Herausforderungen. Insbesondere JSON zählt zu den am häufigsten verwendeten Formaten für Datenaustausch und -speicherung. Doch je größer und komplexer diese Datenmengen werden, desto schwieriger wird es, wertvolle Erkenntnisse effizient und zuverlässig daraus zu gewinnen.

In diesem Blog-Beitrag möchten wir daher detailliert erläutern, wie JSON-Daten mithilfe von Microsoft Fabric und seinem leistungsstarken Kusto Query Language (KQL)-Engine effektiv verarbeitet werden können. Diese Lösung bietet nicht nur eine bemerkenswerte Steigerung der Effizienz, sondern ermöglicht auch sehr flexible Analysemöglichkeiten – selbst bei verschachtelten und variantenreichen JSON-Datensätzen.

Warum Microsoft Fabric und Kusto für JSON-Daten?

Microsoft Fabric bildet eine umfassende analytische Plattform, die verschiedene Datendienste vereint—wie Data Engineering, Real-Time Intelligence, und KI-getriebene Analysewerkzeuge. Die Nutzung von Kusto innerhalb von Fabric erlaubt das einfache und leistungsstarke Parsen und Analysieren komplexer JSON-Datenstrukturen.

KQL zeichnet sich vor allem durch seine einfache, aber dennoch mächtige Syntax aus, bei der selbst tief verschachtelte JSON-Elemente unkompliziert verarbeitet und in tabellarische Form überführt werden können. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch erheblich die Fehleranfälligkeit im Zuge der Datenaufbereitung.

Schritt-für-Schritt: JSON-Daten effizient in Eventhouse integrieren

Schritt 1: Vorbereitung der Eventhouse-Struktur

Zunächst erstellen wir innerhalb des Eventhouse eine einfache, flexible Tabelle mit nur einer dynamischen Spalte. Dies bietet den höchstmöglichen Flexibilitätsgrad für das Einlesen unterschiedlich strukturierter JSON-Daten:

.create table ['OnelakeJsonParser'] (['Data']:dynamic)

Anschließend definieren wir eine JSON-Mapping-Einstellung, um sicherzustellen, dass die JSON-Inhalte in der zuvor erstellten dynamischen Spalte gespeichert werden:

.create-or-alter table ['OnelakeJsonParser'] ingestion json mapping 'OneLakeJson_mapping' '[{"column":"Data", "Properties":{"Path":"$"}}]'

Schritt 2: Anpassung an große JSON-Objekte

Standardmäßig liegt die Obergrenze der eingelesenen Werte pro Spalte bei 1 MB. Dies reicht jedoch nicht aus, wenn JSON-Daten umfangreicher ausfallen. Die Codierung der dynamischen Spalte kann deshalb angepasst werden, um größere Objekte zu unterstützen:

.alter column OnelakeJsonParser.Data policy encoding type='BigObject32'

Durch diesen Schritt erweitern wir die mögliche Datenmenge je Datensatz auf bis zu 32 MB – optimal für komplexe und umfangreiche JSON-Datenpakete.

Schritt 3: Daten-Ingestion direkt aus OneLake

Die eigentliche Datenaufnahme erfolgt anschließend effizient und performancestark direkt aus OneLake mittels einer KQL-Abfrage. Dabei erfolgt die Ingestion asynchron und berücksichtigt unsere bereits angelegte JSON-Datenmapping-Konfiguration:

.ingest async into table ['OnelakeJsonParser'] (<abfss-OneLake-Dateipfad>;impersonate') with (format='multijson',ignoreSizeLimit=true,ingestionMappingReference='OneLakeJson_mapping',ingestionMappingType='json')

Dies stellt die mit Abstand beste Methode dar, um JSON-Daten mit variablen und komplexen Schemata unter minimalem Code-Aufwand einzulesen, verglichen mit alternativen Ansätzen (wie etwa Data Pipelines Copy Data Activity oder Python SDK).

Schritt 4: Automatisierung mittels Fabric Data Pipelines

Um den gesamten Vorgang in eine automatisierte, robuste Architektur einzubetten, nutzen wir Fabric Data Pipelines. Statt eines weniger performanten Copy-Activities wird in diesem Fall wiederum ein KQL-Skript genutzt—eine Methode, die gleichzeitig leicht zu warten und sehr schnell ist.

Dieses Vorgehen bietet zudem die Option, den Pipeline-Prozess flexibel über Parameter zu steuern: So ist es möglich, automatisch neu eintreffende Dateien aus OneLake zu verarbeiten. Dies sorgt für eine kontinuierliche Aufbereitung Ihrer JSON-Daten für Echtzeit-Analysen und Berichte.

Schritt 5: Fehlerdiagnose und Monitoring

Sollten während der Daten-Ingestion Probleme auftreten, bietet Kusto integrierte Befehle, um die Ursachen schnell zu identifizieren:

.show ingestion failures
| order by FailedOn desc
| limit 1

Die schnelle Problemanalyse verringert erheblich den administrativen Aufwand und unterstützt proaktive Maßnahmen.

Vom JSON-Format zur strukturierten Analyse

Nachdem die JSON-Daten erfolgreich im Eventhouse geladen wurden, können spezifische Update Policies automatisch für das Parsing eingesetzt werden. Als Beispiel dient folgender KQL-Code zur Wandlung dynamischer JSON-Datensätze in eine strukturierte Form:

OnelakeJsonParser
| extend ParsedJson= parse_json(Data)
| project-away Data
| extend id = ParsedJson.id, 
    Subject = ParsedJson.subject,
    StartTime = todatetime(ParsedJson.start.dateTime),
    EndTime = todatetime(ParsedJson.end.dateTime),
    location = tostring(ParsedJson.location.displayName)
| where isnotempty(id)
| project-away ParsedJson

Der hier vorgestellte Ansatz skaliert bemerkenswert gut: Ob einfache oder tief verschachtelte JSON-Elemente, Kusto liefert schnell tabellarische Resultate zur sofortigen Weiterverarbeitung – wahlweise automatisiert über effiziente Update Policies.

Chancen und Vorteile für datengetriebene Unternehmen

Durch die Verbindung leistungsstarker Komponenten wie Microsoft Fabric, Kusto und Eventhouse entstehen klare Wettbewerbsvorteile:

• Effizienzsteigerung: Minimierung manueller und fehleranfälliger Parsing-Prozesse.
• Automatisierung: Weniger Entwicklungsaufwand durch standardisierte pipelines und flexible KQL-Abfragen.
• Skalierung: Kein Verlust an Performance bei der Verarbeitung von großen JSON-Datenmengen dank optimierter Ingestion-Prozesse.
• Agilität: Erhöhte Flexibilität, um rasch auf Daten unterschiedlicher Struktur zu reagieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Fazit: Microsoft Fabric als Schlüssel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen

Insgesamt bietet Microsoft Fabric in Kombination mit KQL eine äußerst leistungsfähige Umgebung, um JSON-Daten effizient und praxisgerecht zu verarbeiten. Für Unternehmen, die ihre Datenstrategien auf ein modernes, automatisiertes und kosteneffektives Fundament stellen möchten, offenbaren sich hier erhebliche Chancen für die Datenanalyse und Nutzung großer Informationsmengen als strategischer Hebel.

Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Ihren Datenprozessen neuen Schwung zu verleihen und sich echte Wettbewerbsvorteile zu sichern!