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Data Factory in Microsoft Fabric (Fabric Data Factory) ist die nächste Generation von Azure Data Factory. Durch die Verwendung von OneLake als einheitliche Speicherebene reduziert Fabric Data Factory die Infrastrukturkomplexität und die Datenverschiebung. Pipelines können direkt mit Live-Daten über OneLake-Verknüpfungen und mandantenübergreifendes Teilen arbeiten.
In diesem Artikel werden die Wichtigsten Features, Aktivitäten, Connectors und Infrastrukturkomponenten beider Dienste verglichen. Informationen zum Planen einer Migration finden Sie im Migrationsplanungshandbuch.
Funktionen nebeneinander vergleichen
Hier erfahren Sie, wie sich die Kernfeatures zwischen Azure Data Factory und Fabric Data Factory stapeln. In der Tabelle wird hervorgehoben, was geändert wird, was neu ist und was gleich bleibt.
| Azure Data Factory | Data Factory in Fabric | Unterschiede |
|---|---|---|
| Rohrleitung | Rohrleitung | Bessere Integration: Pipelines in Fabric arbeiten nahtlos mit Lakehouse, Data Warehouse und anderen Fabric-Diensten direkt aus der Box heraus. Fabric-Pipelines umfassen mehr saaS-basierte Aktivitäten und unterscheiden sich in JSON-Definitionen. Weitere Details finden Sie in unserem Pipeline-Featurevergleich . |
| Abbildung des Datenflusses | Datenfluss Gen2 | Einfacher zu verwenden: Dataflow Gen2 bietet Ihnen eine einfachere Oberfläche zum Erstellen von Transformationen. Wir fügen Gen2 kontinuierlich mehr Mapping-Datenflussfunktionen hinzu. |
| Aktivitäten | Aktivitäten | Weitere Aktivitäten kommen: Wir arbeiten daran, alle Ihre bevorzugten ADF-Aktivitäten in Fabric zu bringen. Darüber hinaus erhalten Sie neue Aktivitäten wie die Office 365 Outlook-Aktivität, die in ADF nicht verfügbar sind. Details finden Sie in unserem Aktivitätsvergleich . |
| Datensatz | Nur Verbindungen | Einfacherer Ansatz: Keine komplexeren Datasetkonfigurationen. Für Data Factory in Fabric verwenden Sie Verbindungen, um eine Verknüpfung mit Ihren Datenquellen herzustellen und mit der Arbeit zu beginnen. Fabric entfernt Datensätze und definiert Dateneigenschaften inline innerhalb von Aktivitäten. |
| Verknüpfter Dienst | Verbindungen | Intuitiver: Verbindungen funktionieren wie verknüpfte Dienste, sind aber einfacher einzurichten und zu verwalten. |
| Trigger | Planen und Dateiereignistrigger | Integrierter Scheduler: Verwenden Sie den Scheduler und die Reflexereignisse von Fabric, um Ihre Pipelines automatisch auszuführen. Dateiereignistrigger funktionieren nativ in Fabric ohne zusätzliches Setup. Fabric integriert Trigger in sein Activator-Framework, im Gegensatz zu den eigenständigen Triggern von ADF. |
| Veröffentlichen | Speichern und Ausführen | Kein Veröffentlichungsschritt: Überspringen Sie in Fabric den Veröffentlichungsschritt vollständig. Wählen Sie einfach "Speichern" aus, um Ihre Arbeit zu speichern, oder wählen Sie "Ausführen" aus, um Die Pipeline sofort zu speichern und auszuführen. |
| Autoresolve und Azure Integration Runtime | Überflüssig | Vereinfachte Architektur: Keine Integrationslaufzeiten müssen verwaltet werden. Fabric verarbeitet die Berechnung für Sie. |
| Selbstgehostete Integrations-Laufzeitumgebungen | Lokales Datengateway | Derselbe lokale Zugriff: Stellen Sie mithilfe des vertrauten lokalen Datengateways eine Verbindung mit Ihren lokalen Daten her. Erfahren Sie mehr in unserem lokalen Datenzugriffshandbuch. |
| Azure-SSIS Integration Runtimes | Noch festzulegen | Zukünftige Funktionen in Fabric: Wir arbeiten noch an dem Design für die SSIS-Integration in Fabric. |
| Verwaltete virtuelle Netzwerke und private Endpunkte | Noch zu bestimmen. | Zukünftige Funktion in Fabric: Wir arbeiten noch an der Integration für verwaltete virtuelle Netzwerke und private Endpunkte in Fabric. |
| Ausdruckssprache | Ausdruckssprache | Gleiche Ausdrücke: Ihr vorhandenes Wissen über Ausdrücke wird direkt übertragen. Die Syntax ist nahezu identisch. |
| Authentifizierungstypen | Authentifizierungstypen | Weitere Optionen: Alle ihre beliebten ADF-Authentifizierungsmethoden funktionieren in Fabric, und wir haben neue Authentifizierungstypen hinzugefügt. |
| CI/CD | CI/CD | Zu den erweiterten Funktionen über ADF hinaus gehören einfaches Cherry-Picking, die Promotion einzelner Elemente, die Aktivierung von Git-Repositories und integrierte CI/CD-Optionen für SaaS. |
| ARM-Vorlagenexport/-import | Speichern unter | Schnelle Duplizierung: Verwenden Sie in Fabric "Speichern unter", um schnell Pipelines für die Entwicklung oder das Testen zu duplizieren. |
| Überwachung | Überwachungshub + Ausführungsverlauf | Erweiterte Überwachung: Der Monitoring Hub bietet eine moderne Erfahrung mit arbeitsbereichübergreifenden Einblicken und besseren Drilldownfunktionen. |
| Fehlersuche | Interaktiver Modus | Vereinfachtes Debugging: Fabric eliminiert den Debug-Modus von ADF. Du bist immer im interaktiven Modus. |
| Änderungen der Datenbank-Erfassung (Change Data Capture, CDC) | Kopieraufträge | Inkrementelle Datenverschiebung: Fabric verwaltet die inkrementelle Datenverschiebung durch Kopieraufträge anstelle von CDC-Artefakten. |
| Azure Synapse-Link | Spiegelung | Datenreplikation: Fabric ersetzt Azure Synapse Link durch Spiegelungsfeatures für die Datenreplikation. |
| Ausführen der Pipelineaktivität | Aktivität „Pipeline aufrufen“ | Cross-Platform-Invocation: Fabric verbessert ADFs Execute-Pipeline-Aktivität mit plattformübergreifender Invocation. |
Vergleich von Pipeline-Features
| Kategorie | ADF-Pipelines | Fabric-Pipelines |
|---|---|---|
| Diensttyp | PaaS-Dienst für die Datenintegration | SaaS-Dienst für die Datenintegration |
| Erstellungsumgebung | Azure-Portal (ADF Studio) | Fabric / Power BI Arbeitsbereich (einheitliche Benutzeroberfläche mit Lakehouses, Warehouses usw.) |
| Pipeline-Orchestrierung | Pipelines mit vollem Funktionsumfang mit Aktivitäten, Triggern, Parametern | Das gleiche Orchestrierungsmodell, das für Fabric UX neu vorgestellt wurde |
| Datenverschiebung | Kopieren von Aktivitäten, Zuordnen von Datenflüssen, lokale IR-Unterstützung, verwaltetes virtuelles Netzwerk | Kopieraktivität, Dataflows Gen2, integrierte Konnektivität zu OneLake- und Fabric-Elementen, OneLake-Verknüpfungen für den Livedatenzugriff ohne Kopie, lokales Datengateway, virtueller Netzwerk-Gateway |
| Rechnen / IR | Selbst gehostete, SSIS und Azure IR (für Bewegung + Transformation) | Cloudverbindungen, lokale und virtuelles Netzwerkgateway |
| Datenflüsse | Azure Blob, Data Lake Storage, SQL, 100+ Konnektoren | Gleiche Konnektoren und native Integration von OneLake, engere Abstimmung der Fabric-Arbeitsbereiche |
| Überwachung | Pipelines und Datenflüsse in ADF Studio mit Ausführung, Triggern, Warnungen | Überwachungshub- und Arbeitsbereichsüberwachung mit einheitlichen Ansichten über Pipelines, Datenflüsse, Notizbücher, Datenbanken usw. |
| Trigger | Zeitpläne, Tumbling-Fenster, ereignisbasierte Trigger | Zeitpläne, Ereignistrigger, aufrollende Fenster-Trigger als Intervallpläne betrachtet. Pipelines, die Livedaten über OneLake-Verknüpfungen und mandantenübergreifende Freigabe verwenden, funktionieren nahtlos mit allen Fabric-Trigger-Typen. |
| CI/CD | ARM-Vorlagen + Azure DevOps- oder GitHub-Repo-Integration | Integrierte Bereitstellungspipelinen in Fabric; Heraufstufung auf Arbeitsbereichsebene (Dev → Test → Production) und externe Repositoryintegration |
| Sicherheit | Verwaltete Identitäten, Key Vault-Integration, private Endpunkte | Gleiches Sicherheitsmodell plus Fabric Workspace RBAC; OneLake-Sicherheitsintegration |
| Datenfreigabe und -verwaltung | N/A | Mandantenübergreifende Datenfreigabe über OneLake-Verknüpfungen ermöglicht den gesteuerten, Livedatenzugriff über Organisationsgrenzen hinweg ohne Duplizierung |
| Pricing | Nutzungsbasierte Azure-Abrechnung nach dem Pay-as-you-go-Prinzip (pro Aktivitätsausführung, Datenverschiebung und Rechenleistung) | Kapazitätsbasierte Abrechnung (Fabric F-SKU) ohne Gebühren für externe Aktivitäten oder Pipeline-Aktivitäten, Gebühren fallen nur für Aktivitätsausführungen und die Bewegung von Pipelinedaten an. |
Aktivitätsvergleich
Mit Data Factory in Microsoft Fabric behalten wir weiterhin ein hohes Maß an Kontinuität mit Azure Data Factory bei. Ungefähr 90% von Aktivitäten, auf die in ADF zugegriffen werden kann, sind bereits unter Data Factory in Fabric verfügbar. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die Aktivitäten und deren Verfügbarkeit in ADF und Data Factory in Fabric:
| Aktivität | ADF | Data Factory in Fabric |
|---|---|---|
| ADX/KQL | Y | Y |
| Variable anfügen | Y | Y |
| Benutzerdefiniert (Azure Batch in Fabric) | Y | Y |
| Azure Databricks | Notizbuchaktivität • Jar-Aktivität • Python-Aktivität • Job-Aktivität | Azure Databricks-Aktivität |
| Azure Machine Learning | Y | Y |
| Batchausführung von Azure Machine Learning | Deprecated | N/A |
| Azure Machine Learning Update-Ressource | Deprecated | N/A |
| Kopieren | Kopieren von Daten | Kopieraktivität |
| Datenfluss Gen2 | N/A | Y |
| Löschen | Y | Y |
| Ausführen/Aufrufen Pipeline | Pipeline ausführen | Pipeline aufrufen |
| Fabric-Notizbücher | N/A | Y |
| Fehler | Y | Y |
| Filter | Y | Y |
| Für jede(n) | Y | Y |
| Funktionen | Azure-Funktion | Funktionsaktivität |
| Metadaten abrufen | Y | Y |
| HDInsight | Hive-Aktivität • Schweineaktivität • MapReduce-Aktivität • Spark-Aktivität • Streaming-Aktivität | HDInsight-Aktivität |
| Wenn-Bedingung | Y | Y |
| Suche | Y | Y |
| Mapping-Datenfluss | Y | Datenfluss Gen2 |
| Office 365 Outlook | N/A | Y |
| Power Query (nur ADF – Wrangling-Datenfluss) | Deprecated | N/A |
| Skript | Y | Y |
| Aktualisierung des semantischen Modells | N/A | Y |
| Variable festlegen | Y | Y |
| Sproc | Y | Y |
| SSIS | Y | N/A |
| Gespeicherte Prozedur | Y | Y |
| Schalter | Y | Y |
| Synapse-Notizbuch- und SJD-Aktivitäten | Y | N/A |
| Mannschaften | N/A | Y |
| Until | Y | Y |
| Validation | Y | Abrufen von Metadaten und Wenn-Bedingung |
| Wait | Y | Y |
| das Internet | Y | Y |
| Webhook | Y | Y |
| Datenfluss wrangieren | Y | Datenfluss Gen2 |
Neue Aktivitäten in Fabric Data Factory
Zusätzlich zur Aufrechterhaltung der Aktivitätskontinuität führt Data Factory in Fabric einige neue Aktivitäten ein, um Ihre umfangreicheren Orchestrierungsanforderungen zu erfüllen. Diese neuen Aktivitäten sind:
- Outlook: In Fabric Data Factory verfügbar, um die Integration in Outlook-Dienste zu erleichtern.
- Teams: Verfügbar in Fabric Data Factory, um die Orchestrierung von Microsoft Teams-Aktivitäten zu ermöglichen.
- Aktualisierung des semantischen Modells: Verfügbar in Fabric Data Factory, um die Aktualisierungsfunktionen des Power BI-Semantikmodells zu verbessern.
- Dataflow Gen2: Verfügbar in Fabric Data Factory, um die Daten-Orchestrierung mit erweiterten Dataflow-Funktionen zu ermöglichen.
Eine Liste aller verfügbaren Fabric Data Factory-Aktivitäten finden Sie in der Aktivitätsübersicht.
Verbindervergleich
Einen Vergleich aller Connectors und deren Verfügbarkeit in Azure Data Factory und Fabric Data Factory finden Sie im Connector-Vergleichsartikel.
Selbst gehostete Integration Runtime (SHIR) im Vergleich zum lokalen Datengateway (OPDG)
Hinweis
Die von SHIR und OPDG unterstützten Dienste unterscheiden sich:
- Self-hosted Integration Runtime (SHIR): Unterstützt Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning Studio und Azure Purview.
- On-premises Data Gateway (OPDG): Unterstützt Power BI, Power Apps, Power Automate, Azure Analysis Services, Logic Apps, Fabric Dataflow Gen2, Fabric Pipeline, Fabric Copy Job und Fabric Mirroring.
| Kategorie | Selbstgehostete Integrationslaufzeit (SHIR) | Vor-Ort-Datengateway (OPDG) |
|---|---|---|
| Unterstützte Dienste | – Azure Data Factory – Azure Machine Learning Studio – Azure Synapse Analytics – Azure Purview |
Power BI – Power Apps – Power Automate – Azure Analysis Services - Logik-Apps - Fabric Dataflow Gen2 - Fabric-Pipeline - Fabric-Kopieauftrag - Fabric-Spiegelung |
| Installation und Registrierung | - Registriert nach Schlüssel - Wird im Dienstmodus ausgeführt |
– Registriert mit dem Microsoft Entra ID-Konto - Unterstützt den Benutzermodus |
| Plattform | – Windows - Container-Image wird unterstützt |
– Nur Windows - Keine Containerunterstützung |
| Proxyunterstützung | – Unterstützung sowohl des Systems als auch des benutzerdefinierten Proxys | - Unterstützung eines benutzerdefinierten Proxys |
| Regionsbindung | - Problem mit der Data Factory-Region behoben - Standardbereich kann nicht geändert werden |
- Region kann geändert werden |
| Benutzerdefiniertes Relay | – Nicht unterstützt | -Abgestützt; Kunden können ihr eigenes Relay mitbringen |
| Gemeinsame Nutzung über Dienste hinweg | - Geteilt mit bis zu 120 Datenfabriken – Kann nicht für ADF-, Synapse-, Purview- oder andere Synapse-Arbeitsbereiche freigegeben werden. |
– Verfügbar für alle unterstützten Dienste innerhalb eines Mandanten |
| Hohe Verfügbarkeit (HA) | - Bis zu 8 Knoten (4 Standard) | - Bis zu 10 Knoten |
| Recovery | - Erfordert Neuinstallation | – Wiederherstellungsschlüssel unterstützt |
| Lastenausgleich | – Lastenausgleich auf Aufgabenebene basierend auf der Anzahl verfügbarer Prozessoren (CPU und Speicher) | - Lastenausgleich auf Abfrageebene - Roundrobin- oder Zufallsverteilungsoptionen |
| Anmeldedatenbank | – Lokal auf SHIR-Knoten gespeichert – Azure Key Vault unterstützt |
– Zentral im Gateway-Clouddienst gespeichert - Keine Key Vault-Integration |
| Automatische Aktualisierung | -Unterstützt | – Nicht unterstützt |
| Verbindererweiterung | – Nicht unterstützt | -Unterstützt |
| Interaktive Dokumenterstellung | -Unterstützt | -Unterstützt |
| Private Verknüpfung für den Steuerungsfluss | -Unterstützt | – Nicht unterstützt |
| Versionsverwaltung | - Zwei Versionen pro Monat; ein Push als AutoUpdate - Unterstützt die letzten 12 Monate von Veröffentlichungen |
- Eine Veröffentlichung pro Monat - Unterstützt die letzten 6 Versionen |
| CPU- und Speicherdrosselung | – Nicht unterstützt | -Unterstützt |
| Durchsatzgrenzwerte | - Keine harte Grenze; abhängig von der Netzwerkbandbreite | Dienstspezifische Grenzwerte: Power Apps / Power Automate / Logik-Apps: - Schreibzugriff: 2-MB Nutzlastlimit - Lesezugriff: 2-MB Anforderungsgrenze, 8 MB komprimierte Antwortgrenze - URL-Grenzwert für GET-Anforderung: 2.048 Zeichen Power BI Direct Query: 16-MB unkomprimierte Antwortbeschränkung |
ADF Managed Virtual Network vs. Fabric Virtual Network Data Gateway
Azure Data Factory (ADF) Managed Virtual Network und Microsoft Fabric Virtual Network (virtual network) Data Gateway helfen Ihnen, eine sichere Verbindung mit Datenquellen herzustellen, ohne sie dem öffentlichen Internet verfügbar zu machen. Beide Optionen unterstützen zwar private Konnektivität für Cloudworkloads, unterscheiden sich jedoch darin, wie sie eingerichtet werden, wer sie verwaltet und welche Dienste sie unterstützen.
Verwaltetes ADF-VNET
Microsoft besitzt und verwaltet die Netzwerkumgebung. Sie erhalten ein einfaches Setup, aber Sie können die Netzwerkeinstellungen oder Firewallregeln nicht steuern.Fabric VNET-Datengateway
Sie stellen das Gateway in Ihrem eigenen virtuellen Azure-Netzwerk bereit. Dadurch erhalten Sie vollständige Kontrolle über Netzwerk, Firewall und Skalierung. Sie entscheiden, wie das Gateway eine Verbindung mit Ihren Ressourcen herstellt und alle Netzwerkeinstellungen verwaltet.
Verwenden Sie die nachstehende Tabelle, um die wichtigsten Unterschiede zu vergleichen und die Option auszuwählen, die Ihren Workload- und Governanceanforderungen entspricht.
| Kategorie | Von ADF verwaltetes virtuelles Netzwerk | Fabric Virtual Network Datengateway |
|---|---|---|
| Unterstützte Dienste | Azure Data Factory & Synapse-Pipelines. | Microsoft Fabric Dataflow Gen2, Fabric-Datenpipelines, Fabric Copy Job, Fabric Mirroring, Power BI-Semantikmodelle und Power BI-Berichte im Seitenlayout |
| VNET-Besitz | Microsoft-verwaltetes virtuelles Netzwerk (der Kunde kontrolliert das Netzwerk nicht). | Vom Kunden verwaltetes virtuelles Netzwerk (Kunde hat Vollzugriff). |
| Private Endpunkte | Automatisch erstellt und verwaltet von ADF für unterstützte Dienste (Azure Storage, SQL DB usw.). | Kunden konfigurieren virtuelles Netzwerkgateway, um Fabric-Workloads mit Ressourcen innerhalb ihres virtuellen Netzwerks zu verbinden. |
| Netzwerksteuerung | Eingeschränkt – Kunden können nur die Laufzeit der Integration virtueller Netzwerke für private Endpunkte zulassen. | Vollzugriff : Der Kunde konfiguriert Firewall, NSG-Regeln, Routing in einem eigenen virtuellen Netzwerk. |
| Installation/Bereitstellung | Keine Installation erforderlich; vollständig von Microsoft in einem verborgenen virtuellen Netzwerk verwaltet. | Erfordert die Bereitstellung eines virtuellen Netzwerk-Datengateways in das virtuelle Netzwerk des Kunden. |
| Hohe Verfügbarkeit | Microsoft verwaltet, automatisch skaliert innerhalb des virtuellen Netzwerks von ADF. Wechseln Sie zum Reservemodus, wenn Sie TTL aktivieren. | Unterstützt Skalierung und HA (knotenbasierte Cluster), wird jedoch innerhalb des vom Kunden verwalteten virtuellen Netzwerks ausgeführt. Unterstützt bis zu sieben Knoten. |
Fabric Data Factory-Funktionen
Fabric Data Factory umfasst Copilot für Data Factory, die natürliche Sprache verwendet, um Sie beim Erstellen und Verwalten von Pipelines, Datenflüssen und anderen Data Factory-Elementen zu unterstützen.
Native Lakehouse- und Data Warehouse-Integration
Einer der größten Vorteile von Fabric Data Factory ist die Verbindung mit Ihren Datenplattformen. Lakehouse und Data Warehouse funktionieren sowohl als Quellen als auch Ziele in Ihren Pipelines, wodurch es einfach ist, integrierte Datenprojekte zu erstellen. Pipelines können auch auf Lakehouse-Tabellen mithilfe von OneLake-Verknüpfungen ausgeführt werden, sodass Sie Daten aus externen Quellen (einschließlich mandantenübergreifender Freigaben) transformieren und orchestrieren können, ohne sie zuerst in Ihren Arbeitsbereich zu kopieren.
E-Mail-Benachrichtigungen mit Office 365
Die Office 365 Outlook Aktivität sendet angepasste E-Mail-Benachrichtigungen über Pipelineausführungen, Aktivitätsstatus und Ergebnisse.
Optimiertes Erlebnis der Datenverbindung
Die Fabric-Oberfläche „Daten abrufen“ bietet eine geführte Konfiguration für Kopierpipelines und neue Verbindungen.
CI/CD-Erfahrung
Fabric entkoppelt CI/CD von ARM-Vorlagen, sodass Sie einzelne Arbeitsbereichselemente gezielt zum Einchecken, Auschecken, Validieren und zur Zusammenarbeit auswählen können. Zusätzlich zur externen Git-Repositoryintegration bietet Fabric integrierte Bereitstellungspipelinen, die kein externes Repository erfordern.
Zentrale für Überwachung und Einblicke in Aktivitäten
Der Monitoring Hub von Fabric Data Factory bietet arbeitsbereichsübergreifende Transparenz über alle Workloads hinweg, mit Drilldown bis auf die Ebene einzelner Aktivitätsausführungen.
Wählen Sie für Kopieraktivitäten die Schaltfläche "Details ausführen" (das Brillensymbol) aus, um eine Aufschlüsselung der Dauer anzuzeigen, die zeigt, wie lange die einzelnen Phasen dauerten.
Ein Screenshot der Pipeline-Kopierüberwachungsergebnisse bietet eine detaillierte Aufschlüsselung der Kopieraktivität.
Schnelle Pipeline-Duplizierung
Verwenden Sie die Funktion Speichern unter, um jede vorhandene Pipeline zu duplizieren. Verwenden Sie sie zum Erstellen von Entwicklungskopien, Testvariationen oder zum Einrichten ähnlicher Workflows.
Verwandte Inhalte
Hinweis
Neue Features, die für Data Factory in Fabric entwickelt wurden, werden nicht in Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines zurückportiert. Die beiden Plattformen verwalten separate Fahrpläne. Die Produktteams bewerten Backportanforderungen basierend auf Communityfeedback.
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen: