Azure Data Factory проти Microsoft Fabric Pipelines: що варто вивчати?

By Mirko Peters · 2026-10-26

Порівняння Azure Data Factory і Microsoft Fabric Pipelines. Дізнайтеся, який інструмент інтеграції даних обрати, у чому ключові відмінності та які рекомендації дає Microsoft.

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

Вибір між поглибленим вивченням класичного Azure Data Factory або переходом на конвеєри Microsoft Fabric є однією з найпоширеніших дилем для сучасних хмарних архітекторів і інженерів даних. Цей докладний посібник розбирає архітектурні відмінності, моделі ціноутворення та криві навчання обох інструментів, щоб допомогти вам обрати правильний шлях для стратегії інтеграції даних вашого підприємства.

Головне

• Microsoft Fabric є наступним етапом еволюції Azure Data Factory; це рішення SaaS, побудоване навколо OneLake.
• Обидві платформи мають абсолютно однакову базову модель конвеєрів і активностей, тож ваші знання ADF переносяться до Fabric напряму.
• Офіційні рекомендації Microsoft тепер радять новачкам в інтеграції даних починати з Microsoft Fabric.
• ADF залишається надійною платформою PaaS із розвиненим і окремим керуванням ресурсами, тоді як Fabric об'єднує робочі простори.
• Понад 90 відсотків наявних активностей ADF нативно підтримуються в конвеєрах Microsoft Fabric.

Розуміння еволюції конвеєрів даних

Протягом багатьох років Azure Data Factory (ADF) був основою хмарної оркестрації даних. Він дозволяв ІТ-фахівцям і хмарним розробникам створювати надійні робочі процеси ETL (extract, transform, load) і ELT (extract, load, transform) без написання великого обсягу власного коду. Однак поява Microsoft Fabric змінила ландшафт: вона об'єднала інженерію даних, сховища та бізнес-аналітику в єдине середовище software-as-a-service (SaaS).

Якщо подивитися на основні механізми, обидві платформи використовують конвеєри, активності, параметри та вирази. Якщо ви розумієте, як працює активність копіювання або цикл for-each в ADF, ви вже розумієте, як це працює у Fabric. Різниця полягає не в тому, як ви будуєте окремі робочі процеси, а в тому, як ці процеси розміщуються, керуються і пов'язуються з рештою вашої екосистеми даних.

Архітектурні відмінності: PaaS проти SaaS

Щоб справді оцінити Azure Data Factory порівняно з конвеєрами Microsoft Fabric, потрібно розглянути їхні базові моделі розгортання. Azure Data Factory є класичною послугою Platform-as-a-Service (PaaS), яка існує в порталі Azure. Ви налаштовуєте її як ізольований ресурс, створюєте пов'язані служби, будуєте явні набори даних і керуєте інтеграційними середовищами виконання для переміщення даних у хмарі або локально.

Натомість Microsoft Fabric працює як єдина платформа SaaS, побудована навколо OneLake. У Fabric традиційні набори даних зникають на користь прямих і спрощених підключень. Крім того, вам не потрібно налаштовувати чи постійно супроводжувати інтеграційні середовища виконання, адже Fabric абстрагує базові обчислювальні ресурси. У Fabric не потрібні ручні кроки публікації: ви просто зберігаєте роботу й одразу запускаєте конвеєр у спільному робочому просторі.

Інтеграційні середовища виконання та керування інфраструктурою

Одна з найбільших операційних відмінностей між цими двома середовищами стосується керування обчислювальними ресурсами. У стандартній Azure Data Factory для роботи з локальними джерелами даних потрібне self-hosted integration runtime, встановлене на віртуальній машині або локальному сервері всередині вашої корпоративної мережі. Так само запуск mapping data flows вимагає керування базовими середовищами Apache Spark, хоча Azure автоматизує більшу частину масштабування.

У Microsoft Fabric платформа бере на себе значну частину цього операційного навантаження. Гібридний доступ до даних, як і раніше, потребує ретельного планування мережі, але адміністративні труднощі з підтримкою ізольованих інфраструктурних компонентів суттєво зменшуються. Одиниці ємності Fabric визначають вашу обчислювальну потужність, що спрощує планування бюджету та моніторинг операцій з даними для різних відділів.

Сумісність функцій і перенесення навичок

Інженерів, які інвестують час у вивчення нового інструмента, часто турбує, чи не застаряють їхні навички. На щастя, Microsoft зберіг напрочуд високу послідовність між обома платформами. Приблизно 90 відсотків активностей, доступних в Azure Data Factory, природно доступні в конвеєрах Microsoft Fabric.

Мова виразів, яка використовується для обчислення динамічного вмісту, параметрів і системних змінних, майже ідентична. Це означає, що час, витрачений на освоєння концепцій ADF, зовсім не змарнований. Якщо ваша організація має зрілу інфраструктуру Azure з наявними інвестиціями в ADF, ці конвеєри й надалі працюватимуть надійно. Втім, для нових проєктів і команд, які щойно починають свій шлях у хмарі, Microsoft пропонує інші рекомендації.

Рекомендації Microsoft: на що зосередити навчання

Якщо ви стоїте на роздоріжжі й не знаєте, куди спрямувати зусилля з навчання та професійного розвитку, офіційні рекомендації Microsoft однозначні: нові проєкти інтеграції даних мають починатися з Microsoft Fabric. Fabric є майбутнім аналітичної екосистеми Microsoft, поєднуючи інжиніринг даних, наука про дані, аналітику в реальному часі та Power BI в одному вікні.

Azure Data Factory і конвеєри Fabric мають окремі дорожні карти, тобто нові функції інколи з'являються спочатку у Fabric, але базова логіка залишається універсальною. Вибір Fabric дозволяє уникнути складнощів з управлінням розрізненими сервісами Azure, тоді як ADF і далі залишається надійним вибором для застарілих корпоративних архітектур, яким потрібне суворе, ізольоване управління на рівні PaaS.

Висновок

І Azure Data Factory, і конвеєри Microsoft Fabric забезпечують оркестрацію світового рівня, але вони орієнтовані на різні операційні підходи. Незалежно від того, чи віддаєте ви перевагу детальному контролю PaaS в ADF чи спрощеному, уніфікованому SaaS-досвіду Fabric, автоматизація робочих процесів з даними суттєво підвищить ефективність організації. Щоб глибше розібратися, як ці концепції застосовуються до повсякденного адміністрування хмари, обов'язково послухайте повний епізод подкасту: там є експертні думки, практичні поради щодо впровадження та розбір усієї архітектури конвеєрів даних.

Поширені запитання

Чи це одне й те саме — конвеєри Azure Data Factory і конвеєри Microsoft Fabric?

Хоча вони мають спільну базову модель конвеєрів і активностей, ADF є сервісом PaaS, яким керують незалежно в Azure, тоді як Fabric є рішенням SaaS, інтегрованим безпосередньо в єдине середовище Microsoft Fabric.

Чи можна перенести мої наявні конвеєри Azure Data Factory до Microsoft Fabric?

Так. Оскільки конвеєри Fabric мають майже ідентичний синтаксис, вирази та структуру активностей з Azure Data Factory, перехід або повторне використання вашої логіки є простим завданням із понад 90-відсотковою сумісністю функцій.

Чи потрібні ще integration runtime у Microsoft Fabric?

Ні. На відміну від традиційної Azure Data Factory, де для доступу до хмарних і гібридних джерел даних потрібно розгортати й налаштовувати integration runtime, Microsoft Fabric автоматично забезпечує обчислювальні ресурси та інфраструктуру.

Для якої платформи Microsoft пріоритетно випускає нові функції?

Microsoft підтримує окремі дорожні карти для обох інструментів, але нові функції інтеграції даних і покращення послідовно з'являються в Microsoft Fabric першими, відповідно до її стратегії SaaS-first.