Azure Data Factory vs. Microsoft Fabric Pipelines: Welches sollten Sie lernen?

Von Mirko Peters · 2026-10-26

Vergleichen Sie Azure Data Factory und Microsoft Fabric Pipelines. Erfahren Sie, welches Datenintegrationstool sich für Sie eignet, welche wesentlichen Unterschiede bestehen und was Microsoft aktuell empfiehlt.

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Ob Sie die klassische Azure Data Factory vertiefen oder auf Microsoft Fabric-Pipelines umsteigen sollten, ist eine der häufigsten Fragen für moderne Cloud-Architekten und Data Engineers. Dieser umfassende Leitfaden stellt die architektonischen Unterschiede, Preismodelle und Lernkurven beider Tools gegenüber, damit Sie die passende Richtung für Ihre unternehmensweite Datenintegrationsstrategie wählen können.

Das Wichtigste in Kürze

• Microsoft Fabric ist die nächste Generation von Azure Data Factory. Es handelt sich um eine SaaS-Lösung, die auf OneLake aufbaut.
• Beide Plattformen nutzen exakt dasselbe Kernmodell für Pipelines und Aktivitäten. Ihr ADF-Wissen lässt sich daher direkt auf Fabric übertragen.
• Microsofts offizielle Empfehlung lautet inzwischen, dass Einsteiger in die Datenintegration mit Microsoft Fabric beginnen sollten.
• ADF bleibt eine robuste Platform-as-a-Service (PaaS) mit ausgereiftem, eigenständigem Ressourcenmanagement. Fabric hingegen vereint Arbeitsbereiche.
• Über 90 Prozent der klassischen ADF-Aktivitäten werden in Microsoft Fabric-Pipelines nativ unterstützt.

Die Entwicklung von Datenpipelines im Überblick

Seit Jahren ist Azure Data Factory (ADF) das Rückgrat der cloudbasierten Datenorchestrierung. Mit ihr konnten IT-Profis und Cloud-Entwickler robuste ETL-Workflows (Extract, Transform, Load) und ELT-Workflows (Extract, Load, Transform) erstellen, ohne umfangreichen Individualcode zu schreiben. Mit der Einführung von Microsoft Fabric hat sich die Landschaft jedoch verändert: Die Plattform bündelt Data Engineering, Data Warehousing und Business Intelligence in einer einheitlichen Software-as-a-Service-Umgebung (SaaS).

Betrachtet man die Kernmechanismen, verwenden beide Plattformen Pipelines, Aktivitäten, Parameter und Ausdrücke. Wenn Sie wissen, wie eine Kopieraktivität oder eine For-Each-Schleife in ADF funktioniert, verstehen Sie auch deren Funktionsweise in Fabric. Der Unterschied liegt nicht darin, wie Sie einzelne Workflows erstellen, sondern darin, wie diese Workflows gehostet, verwaltet und mit dem übrigen Datenökosystem verbunden werden.

Architekturunterschiede: PaaS vs. SaaS

Um Azure Data Factory und Microsoft Fabric-Pipelines wirklich zu bewerten, müssen Sie deren zugrunde liegende Bereitstellungsmodelle betrachten. Azure Data Factory ist ein klassisches Platform-as-a-Service-Angebot (PaaS) im Azure-Portal. Sie konfigurieren es als eigenständige Ressource, richten verknüpfte Dienste ein, erstellen explizite Datasets und verwalten Integration Runtimes für die Datenverschiebung in der Cloud oder vor Ort.

Microsoft Fabric hingegen ist eine einheitliche SaaS-Plattform, die um OneLake herum aufgebaut ist. In Fabric entfallen klassische Datasets zugunsten direkter, schlankerer Verbindungen. Zudem müssen Sie Integration Runtimes weder konfigurieren noch überwachen, weil Fabric die zugrunde liegende Rechenleistung abstrahiert. In Fabric ist kein manueller Veröffentlichungsschritt erforderlich: Sie speichern Ihre Arbeit und führen Ihre Pipeline sofort innerhalb eines gemeinsamen Arbeitsbereichs aus.

Integration Runtimes und Infrastrukturverwaltung

Einer der größten betrieblichen Unterschiede zwischen beiden Umgebungen betrifft die Rechenverwaltung. In Standard-Azure Data Factory erfordert die Anbindung lokaler Datenquellen eine selbstgehostete Integrationsruntime, die auf einer virtuellen Maschine oder einem lokalen Server innerhalb Ihres Unternehmensnetzwerks installiert wird. Ebenso müssen Sie für die Ausführung von Mapping Data Flows die zugrunde liegenden Apache-Spark-Umgebungen verwalten, auch wenn Azure die Skalierung größtenteils automatisiert.

Mit Microsoft Fabric übernimmt die Plattform einen Großteil dieses betrieblichen Aufwands. Der hybride Datenzugriff erfordert nach wie vor eine sorgfältige Netzwerkplanung, aber die administrative Belastung durch die Wartung isolierter Infrastrukturkomponenten sinkt deutlich. Die Fabric-Kapazitätseinheiten bestimmen Ihre Verarbeitungsleistung und erleichtern es Unternehmen, Datenvorgänge abteilungsübergreifend zu budgetieren und zu überwachen.

Funktionsparität und Übertragbarkeit der Kenntnisse

Eine zentrale Sorge von Entwicklern, die Zeit in das Erlernen eines neuen Tools investieren, ist, ob ihr Wissen veralten wird. Glücklicherweise hält Microsoft auf beiden Plattformen bemerkenswert viel Konsistenz. Rund 90 Prozent der in Azure Data Factory verfügbaren Aktivitäten stehen auch in Microsoft-Fabric-Pipelines nativ zur Verfügung.

Die Ausdruckssprache zur Auswertung dynamischer Inhalte, Parameter und Systemvariablen ist nahezu identisch. Die Zeit, die Sie in das Verständnis der ADF-Konzepte investiert haben, ist also keineswegs verloren. Wenn Ihre Organisation eine ausgereifte Azure-Umgebung mit bestehenden ADF-Investitionen betreibt, werden diese Pipelines weiterhin zuverlässig laufen. Für Neuprojekte und Teams, die heute mit der Cloud beginnen, gibt jedoch Microsoft selbst eine andere Empfehlung.

Empfehlung von Microsoft: Wo Sie Ihren Lernfokus setzen sollten

Wenn Sie vor der Entscheidung stehen, wohin Sie Ihre Aus- und Weiterbildung lenken sollten, ist die offizielle Empfehlung von Microsoft eindeutig: Neue Datenintegrationsprojekte sollten mit Microsoft Fabric beginnen. Fabric ist die Zukunft des analytischen Ökosystems von Microsoft. Die Plattform vereint Data Engineering, Data Science, Echtzeitanalysen und Power BI in einer einheitlichen Oberfläche.

Azure Data Factory und Fabric-Pipelines folgen getrennten Roadmaps, was bedeutet, dass neue Funktionen gelegentlich zuerst in Fabric erscheinen. Die zugrunde liegende Logik bleibt jedoch universell gültig. Mit Fabric umgehen Sie die Reibungsverluste, die mit der Verwaltung verschiedener Azure-Dienste einhergehen. ADF bleibt dagegen eine verlässliche Wahl für bestehende Unternehmensarchitekturen, die eine strikte, isolierte PaaS-Governance erfordern.

Fazit

Sowohl Azure Data Factory als auch Microsoft-Fabric-Pipelines bieten erstklassige Orchestrierungsfunktionen, folgen jedoch unterschiedlichen betrieblichen Philosophien. Ob Sie die granulare PaaS-Kontrolle von ADF oder die schlanke, einheitliche SaaS-Erfahrung von Fabric bevorzugen: Die Automatisierung Ihrer Datenworkflows steigert die Effizienz Ihres Unternehmens erheblich. Um zu vertiefen, wie diese Konzepte im täglichen Cloud-Betrieb zur Anwendung kommen, hören Sie sich unbedingt die vollständige Episode des Podcasts an. Dort erhalten Sie Expertenwissen, praktische Umsetzungstipps und eine Aufschlüsselung der gesamten Datenpipeline-Architektur.

Häufige Fragen

Sind Azure-Data-Factory-Pipelines und Microsoft-Fabric-Pipelines dasselbe?

Beide basieren auf demselben Pipeline- und Aktivitätsmodell. ADF ist jedoch ein PaaS-Dienst, der eigenständig in Azure verwaltet wird, während Fabric eine SaaS-Lösung ist, die direkt in die einheitliche Microsoft-Fabric-Umgebung integriert ist.

Kann ich bestehende Azure-Data-Factory-Pipelines zu Microsoft Fabric migrieren?

Ja. Da Fabric-Pipelines nahezu identische Syntax, Ausdrücke und Aktivitätsstrukturen wie Azure Data Factory verwenden, ist die Umstellung oder Wiederverwendung Ihrer Logik unkompliziert, mit einer Funktionsparität von über 90 Prozent.

Benötige ich in Microsoft Fabric noch Integrationsruntimes?

Nein. Anders als die klassische Azure Data Factory, bei der Sie Integrationsruntimes für den Cloud- und hybriden Datenzugriff bereitstellen und konfigurieren müssen, übernimmt Microsoft Fabric die Bereitstellung von Rechenleistung und Infrastruktur automatisch.

Welche Plattform priorisiert Microsoft bei neuen Funktionen?

Microsoft pflegt getrennte Roadmaps für beide Tools. Neue Funktionen und Verbesserungen für die Datenintegration erscheinen jedoch im Einklang mit der SaaS-first-Strategie konsequent zuerst in Microsoft Fabric.