Это одно и то же — пайплайны Azure Data Factory и пайплайны Microsoft Fabric?

Модель пайплайнов и активностей у них общая, но ADF — это PaaS-сервис, который управляется в Azure независимо, тогда как Fabric — это SaaS-решение, встроенное непосредственно в единую среду Microsoft Fabric.

Можно ли перенести существующие пайплайны Azure Data Factory в Microsoft Fabric?

Да. Поскольку пайплайны Fabric почти полностью совпадают с Azure Data Factory по синтаксису, выражениям и структуре активностей, перенос или повторное использование логики не вызывает сложностей: функциональное соответствие превышает 90 процентов.

Нужны ли мне по-прежнему среды выполнения интеграции в Microsoft Fabric?

Нет. В отличие от классического Azure Data Factory, где для доступа к данным в облаке и в гибридной среде нужно развернуть и настроить integration runtime, Microsoft Fabric автоматически подготавливает вычислительные ресурсы и инфраструктуру.

Azure Data Factory или Microsoft Fabric Pipelines: что стоит изучать?

Q: Какую платформу Microsoft приоритетно развивает новыми функциями?

У каждого из инструментов есть собственная дорожная карта, но новые возможности интеграции данных и улучшения стабильно появляются в Microsoft Fabric в первую очередь, что соответствует стратегии SaaS-first.

By Mirko Peters · 2026-10-26

Сравнение Azure Data Factory и Microsoft Fabric Pipelines. Узнайте, какой инструмент интеграции данных выбрать, в чём их ключевые различия и какие рекомендации даёт Microsoft.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Cover: Azure Data Factory - Simply Explained

Решение, осваивать ли классический Azure Data Factory или переходить на пайплайны Microsoft Fabric, — один из самых распространённых вопросов для современных облачных архитекторов и инженеров данных. В этом подробном руководстве разбираются архитектурные различия, модели ценообразования и кривая обучения обоих инструментов, чтобы вам было проще выбрать путь для стратегии интеграции данных в вашей организации.

Главное

Microsoft Fabric — это следующее поколение Azure Data Factory: SaaS-решение, построенное вокруг OneLake.
Обе платформы используют одну и ту же базовую модель пайплайнов и активностей, поэтому ваши знания ADF напрямую переносятся в Fabric.
Официальные рекомендации Microsoft теперь советуют тем, кто только начинает работать с интеграцией данных, начинать с Microsoft Fabric.
ADF остаётся надёжной платформой PaaS с зрелым и отдельным управлением ресурсами, тогда как Fabric объединяет рабочие области.
Более 90 процентов унаследованных активностей ADF нативно поддерживаются в пайплайнах Microsoft Fabric.

Эволюция пайплайнов данных

Долгие годы Azure Data Factory (ADF) был основой оркестрации данных в облаке. Он позволял ИT-специалистам и облачным разработчикам создавать надёжные процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и извлечения, загрузки и преобразования (ELT) без написания большого объёма собственного кода. Однако появление Microsoft Fabric изменило ландшафт: оно объединило инжиниринг данных, хранилища и бизнес-аналитику в единой среде «программное обеспечение как услуга» (SaaS).

Если рассматривать базовые механизмы, обе платформы используют пайплайны, активности, параметры и выражения. Если вы понимаете, как работает активность копирования или цикл for-each в ADF, вы уже понимаете, как это работает в Fabric. Различие заключается не в том, как вы строите отдельные процессы, а в том, как эти процессы размещаются, управляются и связываются с остальной экосистемой данных.

Архитектурные различия: PaaS и SaaS

Чтобы по-настоящему сравнить Azure Data Factory и пайплайны Microsoft Fabric, нужно разобраться в их моделях развёртывания. Azure Data Factory — это классический сервис PaaS, который существует в портале Azure. Вы настраиваете его как изолированный ресурс, создаёте связанные службы, описываете наборы данных явно и управляете integration runtime для перемещения данных в облаке или локально.

Microsoft Fabric, напротив, работает как единая платформа SaaS, построенная вокруг OneLake. В Fabric традиционные наборы данных уходят в прошлое в пользу прямых и упрощённых подключений. Кроме того, не нужно настраивать и контролировать integration runtime, так как Fabric абстрагирует базовые вычислительные ресурсы. В Fabric не требуются ручные шаги публикации: вы просто сохраняете работу и сразу запускаете пайплайн в общей рабочей области.

Integration runtime и управление инфраструктурой

Одно из самых существенных операционных различий между двумя средами связано с управлением вычислительными ресурсами. В стандартной Azure Data Factory для работы с источниками данных, расположенными локально, требуется self-hosted integration runtime, установленный на виртуальной машине или локальном сервере внутри корпоративной сети. Аналогично, выполнение mapping data flows требует управления базовыми средами Apache Spark, хотя Azure автоматизирует большую часть масштабирования.

В Microsoft Fabric платформа берет на себя значительную часть этих операционных задач. Гибридный доступ к данным по-прежнему требует тщательного планирования сети, но административная нагрузка, связанная с поддержкой изолированных инфраструктурных компонентов, заметно снижается. Единицы емкости Fabric определяют вычислительную мощность, что упрощает планирование бюджета и мониторинг операций с данными для нескольких подразделений.

Паритет функций и переносимость знаний

Инженеров, которые инвестируют время в изучение нового инструмента, в первую очередь беспокоит, не устареют ли их навыки. К счастью, Microsoft удивительно последовательно поддерживает обе платформы. Примерно 90 процентов действий, доступных в Azure Data Factory, нативно поддерживаются в конвейерах Microsoft Fabric.

Язык выражений, которым вычисляется динамическое содержимое, параметры и системные переменные, практически идентичен. Это означает, что время, потраченное на освоение концепций ADF, далеко не потрачено впустую. Если в вашей организации уже работает зрелая инфраструктура Azure с существующими инвестициями в ADF, эти конвейеры продолжат надежно работать. Однако для новых проектов и команд, которые только начинают путь в облако, Microsoft рекомендует другой подход.

Рекомендации Microsoft: на что сделать ставку в обучении

Если вы стоите перед выбором, куда направить усилия на обучение и профессиональное развитие, официальная позиция Microsoft однозначна: новые проекты интеграции данных должны начинаться с Microsoft Fabric. Fabric представляет собой будущее аналитической экосистемы Microsoft, объединяя инженерию данных, науку о данных, аналитику в реальном времени и Power BI в едином окне.

Azure Data Factory и конвейеры Fabric развиваются по отдельным дорожным картам, поэтому новые возможности иногда сначала появляются в Fabric. При этом базовая логика остается универсальной. Выбор Fabric позволяет избежать сложностей, связанных с управлением разрозненными сервисами Azure, а ADF по-прежнему остается надежным вариантом для устоявшихся корпоративных архитектур, которым необходим строгий изолированный контроль PaaS.

Заключение

И Azure Data Factory, и конвейеры Microsoft Fabric обеспечивают оркестрацию мирового уровня, но ориентированы на разные операционные подходы. Предпочитаете ли вы детальный контроль PaaS в ADF или упрощенный, единый SaaS-опыт Fabric, автоматизация рабочих процессов с данными существенно повысит эффективность организации. Чтобы глубже разобраться, как эти концепции применяются в повседневном администрировании облака, обязательно послушайте полный выпуск подкаста: там эксперты делятся практическими советами по внедрению и подробно разбирают всю архитектуру конвейеров данных.

Часто задаваемые вопросы

Одинаковы ли конвейеры Azure Data Factory и конвейеры Microsoft Fabric?

Хотя они используют одну и ту же базовую модель конвейеров и действий, ADF — это PaaS-сервис, который управляется независимо в Azure, тогда как Fabric — это SaaS-решение, интегрированное в единую среду Microsoft Fabric.

Можно ли перенести существующие конвейеры Azure Data Factory в Microsoft Fabric?

Да. Поскольку конвейеры Fabric имеют почти идентичный синтаксис, выражения и структуру действий с Azure Data Factory, перевод или повторное использование логики не составляет труда, а паритет функций превышает 90 процентов.

Нужны ли мне интеграционные среды выполнения (integration runtimes) в Microsoft Fabric?

Нет. В отличие от традиционной Azure Data Factory, где для доступа к облачным и гибридным источникам данных требуется развертывать и настраивать integration runtimes, Microsoft Fabric автоматически обеспечивает вычислительные ресурсы и инфраструктуру.

Какую платформу Microsoft приоритизирует для новых функций?

Microsoft поддерживает отдельные дорожные карты для обоих инструментов, однако новые функции интеграции данных и улучшения стабильно появляются в Microsoft Fabric в первую очередь, в соответствии с её стратегией SaaS-first.