Microsoft Fabric (Fabric Data Factory) の Data Factory は、次世代のAzure Data Factoryです。 OneLake を統合ストレージ層として使用することで、Fabric Data Factory はインフラストラクチャの複雑さとデータ移動を軽減します。 パイプラインは、 OneLake ショートカット と テナント間共有を使用してライブ データを直接操作できます。
この記事では、両方のサービスのコア機能、アクティビティ、コネクタ、インフラストラクチャ コンポーネントを比較します。 移行を計画するには、 移行計画ガイドを参照してください。
特徴を並べて比較する
Azure Data Factory と Fabric Data Factory の間でコア機能がどのようにスタックされるかを次に示します。 この表では、変更された内容、新機能、および同じままのものが強調表示されています。
| Azureデータファクトリー | Fabric の Data Factory | 相違点 |
|---|---|---|
| パイプライン | パイプライン | より優れた統合: Fabric のパイプラインは、Lakehouse、Data Warehouse、およびその他の Fabric サービスとシームレスに連携します。 ファブリック パイプラインには、より多くの SaaS ベースのアクティビティが含まれており、JSON 定義が異なります。 詳細については、 パイプライン機能の比較 を参照してください。 |
| マッピングデータフロー | データフロー Gen2 | 使いやすい: Dataflow Gen2 を使用すると、変換を構築するためのエクスペリエンスが簡単になります。 常に Gen2 にマッピング データフロー機能を追加しています。 |
| アクティビティ | アクティビティ | その他のアクティビティ: お気に入りの ADF アクティビティをすべて Fabric に取り入れる予定です。 さらに、ADF では利用できない Office 365 Outlook アクティビティなどの新しいアクティビティを取得できます。 詳細については、 アクティビティの比較 を参照してください。 |
| データセット | 接続のみ | より簡単なアプローチ: 複雑なデータセット構成は不要です。 Fabric の Data Factory では、接続を使用してデータ ソースにリンクし、作業を開始します。 Fabric はデータセットを排除し、アクティビティ内でデータ プロパティをインラインで定義します。 |
| リンクされたサービス | 接続 | より直感的: 接続はリンクされたサービスと同様に機能しますが、設定と管理が簡単です。 |
| トリガー | イベント トリガーのスケジュールとファイリング | 組み込みのスケジュール設定: Fabric のスケジューラ イベントと Reflection イベントを使用して、パイプラインを自動的に実行します。 ファイル イベント トリガーは、追加のセットアップなしで Fabric でネイティブに動作します。 FabricはADFの単独トリガーとは異なり、トリガーをアクティベーターフレームワークに統合しています。 |
| 公開 | 保存して実行する | 発行手順なし: Fabric では、発行手順を完全にスキップします。 [保存] を選択して作業を保存するか、[実行] を選択してパイプラインをすぐに保存して実行します。 |
| 自動解決とAzure Integration Runtime | 不要 | 簡略化されたアーキテクチャ: 統合ランタイムを管理する必要はありません。 Fabric がコンピューティングを自動的に処理します。 |
| セルフホステッド統合ランタイム | オンプレミス データ ゲートウェイ | 同じオンプレミス アクセス: 使い慣れたオンプレミス データ ゲートウェイを使用してオンプレミスのデータに接続します。 詳細については、 オンプレミスのデータ アクセス ガイドを参照してください。 |
| Azure-SSIS 統合ランタイム | 未定 | Fabric の今後の機能: 現在も Fabric での SSIS 統合の設計に取り組んでいます。 |
| マネージド仮想ネットワークとプライベート エンドポイント | 未定である。 | Fabric の今後の機能: 現在も、Fabric のマネージド仮想ネットワークとプライベート エンドポイントの統合に取り組んでいます。 |
| 式表現言語 | 式表現言語 | 同じ式: 既存の式の知識が直接転送されます。 構文はほぼ同じです。 |
| 認証のタイプ | 認証の種類 | その他のオプション: 一般的な ADF 認証方法はすべて Fabric で動作し、さらに新しい認証の種類が追加されました。 |
| CI/CD | CI/CD | ADF 以外の強化された機能には、簡単なチェリーピック、個別アイテムのプロモーション、Git リポジトリの有効化、および組み込みの SaaS CI/CD オプションが含まれます。 |
| ARM テンプレートのエクスポート/インポート | 名前を付けて保存 | クイック重複: Fabric では、"名前を付けて保存" を使用して、開発またはテスト用のパイプラインをすばやく複製します。 |
| 監視 | 監視ハブ + 実行履歴 | 高度な監視: 監視ハブは、ワークスペース間の分析情報とより優れたドリルダウン機能を備えた最新のエクスペリエンスを提供します。 |
| デバッグ | 対話型モード | 簡素化されたデバッグ:FabricはADFのデバッグモードを廃止します。 常にインタラクティブモードにいる。 |
| 変更データ キャプチャー (Change Data Capture, CDC) | コピー ジョブ | 増分データ移動: Fabric は、CDC アーティファクトではなく、コピー ジョブを介した増分データ移動を管理します。 |
| Azure Synapse Link | ミラーリング | データ レプリケーション: Fabric は、Azure Synapse Link をデータ レプリケーションのミラーリング機能に置き換えます。 |
| パイプラインの実行アクティビティ | Invoke パイプライン アクティビティ | クロスプラットフォーム呼び出し:Fabricはクロスプラットフォーム呼び出しでADFのパイプライン実行活動を強化します。 |
パイプライン機能の比較
| カテゴリ | ADF パイプライン | ファブリック パイプライン |
|---|---|---|
| サービスの種類 | データ統合 PaaS サービス | データ統合 SaaS サービス |
| 作成環境 | Azure ポータル (ADF Studio) | Fabric / Power BI ワークスペース(レイクハウスやウェアハウスなどを含む統一UX) |
| パイプライン オーケストレーション | アクティビティ、トリガー、パラメーターを含むフル機能のパイプライン | Fabric UX 用に再想像された同じオーケストレーション モデル |
| データ移動 | コピー アクティビティ、マッピング データ フロー、オンプレミス IR のサポート、マネージド仮想ネットワーク | コピー アクティビティ、データフロー Gen2、OneLake および Fabric アイテムへの組み込み接続、コピーなしのライブ データ アクセスのための OneLake ショートカット 、オンプレミス データ ゲートウェイ、仮想ネットワーク ゲートウェイ |
| コンピューティング/IR | セルフホステッド、SSIS、Azure IR (移動 + 変換用) | クラウド接続、オンプレミス、仮想ネットワーク ゲートウェイ |
| データフロー | Azure Blob、Data Lake Storage、SQL、100 以上のコネクタ | 同じコネクタ + ネイティブ OneLake 統合、より厳密な Fabric ワークスペースの配置 |
| 監視 | 実行、トリガー、アラートを含む ADF Studio のパイプラインとデータ フロー | パイプライン、データフロー、ノートブック、データベースなどの統合ビューを使用したハブとワークスペースの監視 |
| トリガー | スケジュール、タンブリング ウィンドウ、イベント ベースのトリガー | スケジュール、イベント トリガー、タンブリング ウィンドウ トリガーを間隔スケジュールとして設定します。 OneLake ショートカットとクロステナント共有を通じてライブ データを使用するパイプラインは、すべての Fabric トリガーの種類とシームレスに連携します。 |
| CI/CD | ARM テンプレート + Azure DevOps または GitHub リポジトリの統合 | Fabric の組み込みのデプロイ パイプライン。ワークスペース レベルの昇格 (Dev → Test → Production) と外部リポジトリの統合 |
| セキュリティ | マネージド ID, Key Vault 統合, プライベート エンドポイント | 同じセキュリティ モデルと Fabric ワークスペース RBAC。OneLake セキュリティ統合 |
| データ共有とガバナンス | N/A | OneLake ショートカットを使用したテナント間のデータ共有により、組織の境界を越えた管理されたライブ データ アクセスが重複なしで可能になります |
| Pricing | Azure 使用率ベースの従量課金制 (アクティビティごとの実行、データ移動、コンピューティング) | 外部アクティビティまたはパイプライン アクティビティに対して課金されない容量ベース (Fabric F SKU)、アクティビティの実行とパイプライン のデータ移動のみ |
アクティビティの比較
Microsoft Fabric の Data Factory では、Azure Data Factory を使用して高度な継続性を維持し続けます。 ADF でアクセスできるアクティビティの約 90% は、ファブリックの Data Factory で既に利用できます。 Fabric の ADF と Data Factory の両方でのアクティビティとその可用性の内訳を次に示します。
| アクティビティ | ADF | Fabric の Data Factory |
|---|---|---|
| ADX/KQL | Y | Y |
| 変数の追加 | Y | Y |
| カスタム (Fabric の Azure Batch) | Y | Y |
| Azure Databricks | ノートブック アクティビティ • Jar アクティビティ • Python アクティビティ • ジョブ アクティビティ | Azure Databricks アクティビティ |
| Azure Machine Learning | Y | Y |
| Azure Machine Learning のバッチ実行 | Deprecated | N/A |
| Azure Machine Learning の更新リソース | Deprecated | N/A |
| コピーする | データのコピー | コピー作業 |
| データフロー Gen2 | N/A | Y |
| 削除 | Y | Y |
| パイプラインの実行/呼び出し | パイプラインの実行 | パイプラインの呼び出し |
| ファブリックノート | N/A | Y |
| 失敗 | Y | Y |
| Filter | Y | Y |
| 各要素に対して | Y | Y |
| Functions | Azure 関数 | 関数アクティビティ |
| [Get Metadata (メタデータの取得)] | Y | Y |
| HDInsight | Hive アクティビティ • Pig アクティビティ • MapReduce アクティビティ • Spark アクティビティ • ストリーミング アクティビティ | HDInsight アクティビティ |
| If 条件 | Y | Y |
| 参照 | Y | Y |
| マッピング データ フロー | Y | Dataflow Gen2 |
| Office 365 Outlook | N/A | Y |
| Power Query (ADF のみ - ラングリング データフロー) | Deprecated | N/A |
| スクリプト | Y | Y |
| セマンティック モデルの更新 | N/A | Y |
| 変数の設定 | Y | Y |
| Sproc | Y | Y |
| SSIS | Y | N/A |
| ストアド プロシージャ | Y | Y |
| スイッチ | Y | Y |
| Synapse Notebook と SJD アクティビティ | Y | N/A |
| チーム | N/A | Y |
| Until | Y | Y |
| Validation | Y | メタデータの取得 と 条件文 |
| Wait | Y | Y |
| Web | Y | Y |
| Webhook | Y | Y |
| データフローの調整 | Y | Dataflow Gen2 |
Fabric Data Factory の新しいアクティビティ
アクティビティの継続性を維持するだけでなく、Fabric の Data Factory では、より豊富なオーケストレーションニーズを満たすために新しいアクティビティがいくつか導入されています。 これらの新しいアクティビティは次のとおりです。
- Outlook: Fabric Data Factory で利用でき、Outlook サービスとの統合を容易にします。
- Teams: Microsoft Teams アクティビティのオーケストレーションを有効にするために Fabric Data Factory で使用できます。
- セマンティック モデルの更新: Power BI セマンティック モデルの更新機能を強化するために Fabric Data Factory で使用できます。
- データフロー Gen2: Fabric Data Factory で使用でき、高度なデータフロー機能を使用してデータ オーケストレーションを強化できます。
使用可能なすべての Fabric Data Factory アクティビティの一覧については、アクティビティの 概要を参照してください。
コネクタの比較
すべてのコネクタの比較と、Azure Data Factory と Fabric Data Factory での可用性については、 コネクタの比較に関する記事を参照してください。
セルフホステッド統合ランタイム (SHIR) とオンプレミス データ ゲートウェイ (OPDG)
注
SHIRとOPDGが提供するサービスは異なります。
- セルフホステッド統合ランタイム (SHIR): Azure Data Factory、Azure Synapse Analytics、Azure Machine Learning Studio、および Azure Purview をサポートします。
- オンプレミス データ ゲートウェイ (OPDG): Power BI、Power Apps、Power Automate、Azure Analysis Services、Logic Apps、Fabric Dataflow Gen2、ファブリック パイプライン、ファブリック コピー ジョブ、ファブリック ミラーリングをサポートします。
| カテゴリ | セルフホステッド統合ランタイム (SHIR) | オンプレミス データ ゲートウェイ (OPDG) |
|---|---|---|
| サポートされているサービス | - Azure Data Factory - Azure Machine Learning Studio - Azure Synapse Analytics - Purview Azure |
- Power BI - Power Apps - Power Automate - Azure Analysis Services - ロジックアプリ - Fabric Dataflow Gen2 - ファブリック パイプライン - ファブリックコピージョブ - ファブリック ミラーリング |
| インストールと登録 | - キーによって登録されます - サービス モードで実行されます |
- Microsoft Entra ID アカウントに登録されている - ユーザー モードをサポートします |
| プラットフォーム | -ウィンドウズ - コンテナーイメージ がサポートされている |
- Windows のみ - コンテナーのサポートなし |
| プロキシのサポート | - システム プロキシとカスタム プロキシの両方をサポートする | - カスタム プロキシをサポートする |
| リージョン バインド | - Data Factory リージョンに設定 - 既定のリージョンを変更できません |
- リージョンを変更できます |
| カスタム リレー | - サポートされていません | -サポート;顧客は独自のリレーを持ち込むことができます |
| サービス間での共有 | - 最大 120 個のデータ ファクトリと共有 - ADF、Synapse、Purview、または Synapse ワークスペース間で共有することはできません |
- テナント内でサポートされているすべてのサービスで使用可能 |
| 高可用性 (HA) | - 最大 8 ノード (既定値は 4) | - 最大 10 ノード |
| 回復 | - 再インストールが必要 | - サポートされている回復キー |
| ロードバランシング | - 使用可能なワーカー数 (CPU + メモリ) に基づくタスク レベルの負荷分散 | - クエリ レベルの負荷分散 - ラウンドロビンまたはランダム分散のオプション |
| 資格情報ストア | - SHIR ノードにローカルに格納される - Azure Key Vault がサポートされています |
- ゲートウェイ クラウド サービスに一元的に格納される - Key Vault の統合なし |
| 自動更新 | - サポートされています | - サポートされていません |
| コネクタの拡張性 | - サポートされていません | - サポートされています |
| 対話型の著作 | - サポートされています | - サポートされています |
| 制御フローのプライベート リンク | - サポートされています | - サポートされていません |
| バージョン管理 | - 1 か月あたり 2 つのリリース。1 つは autoupdate としてプッシュされます - 過去 12 か月間のリリースをサポート |
- 1 か月に 1 つのリリース - 過去 6 つのリリースをサポート |
| CPU とメモリのスロットリング | - サポートされていません | - サポートされています |
| スループットの制限 | - ハード制限なし。ネットワーク帯域幅に依存 | サービス固有の制限: Power Apps/Power Automate/Logic Apps: - 書き込み: 2 MB のペイロード制限 - 読み取り: 2 MB の要求制限、8 MB の圧縮された応答の制限 - GET 要求 URL の制限: 2,048 文字 Power BI ダイレクト クエリ: 16 MB の非圧縮応答の制限 |
ADF マネージド仮想ネットワークとファブリック仮想ネットワーク データ ゲートウェイ
Azure Data Factory (ADF) マネージド仮想ネットワークと Microsoft Fabric Virtual Network (仮想ネットワーク) Data Gateway はどちらも、パブリック インターネットに公開することなく、データ ソースに安全に接続するのに役立ちます。 どちらのオプションもクラウド ワークロードのプライベート接続をサポートしますが、設定方法、管理担当者、サポートするサービスが異なります。
ADF マネージド VNET
Microsoft は、ネットワーク環境を所有し、管理します。 セットアップは簡単ですが、ネットワーク設定やファイアウォール規則を制御することはできません。ファブリック VNET データ ゲートウェイ
ゲートウェイは、独自の Azure 仮想ネットワーク内にデプロイします。 これにより、ネットワーク、ファイアウォール、スケーリングを完全に制御できます。 ゲートウェイがリソースに接続する方法を決定し、すべてのネットワーク設定を管理します。
次の表を使用して主な違いを比較し、ワークロードとガバナンスのニーズに合ったオプションを選択します。
| カテゴリ | ADF マネージド仮想ネットワーク | ファブリック仮想ネットワーク データ ゲートウェイ |
|---|---|---|
| サポートされているサービス | Azure Data Factory と Synapse パイプライン。 | Microsoft Fabric Dataflow Gen2、Fabric データ パイプライン、ファブリック コピー ジョブ、ファブリック ミラーリング、Power BI セマンティック モデル、Power BI のページ分割されたレポート |
| VNET 所有権 | Microsoft管理の仮想ネットワーク(顧客がネットワークを制御していません)。 | カスタマー マネージド仮想ネットワーク (顧客は完全に制御できます)。 |
| プライベート エンドポイント | サポートされているサービス (Azure Storage、SQL DB など) に対して ADF によって自動作成および管理されます。 | お客様は、ファブリック ワークロードを仮想ネットワーク内のリソースに接続するように仮想ネットワーク ゲートウェイを構成します。 |
| ネットワーク制御 | 制限あり - お客様は、仮想ネットワーク統合ランタイムのみをプライベート エンドポイントの許可リストに追加できます。 | フル コントロール - お客様は、独自の仮想ネットワークでファイアウォール、NSG ルール、ルーティングを構成します。 |
| インストール/展開 | インストールは必要ありません。非表示の仮想ネットワーク内で Microsoft によって完全に管理されています。 | 仮想ネットワークのデータゲートウェイを顧客の仮想ネットワークに展開する必要があります。 |
| 高可用性 | Microsoftが管理し、ADFの仮想ネットワーク内で自動スケールしています。 TTL を有効にするときに予約モードに切り替えます。 | スケーリングと HA (ノードベースのクラスター) をサポートしますが、カスタマー マネージド仮想ネットワーク内で実行されます。 最大7つのノードをサポートします。 |
Fabric Data Factory の機能
Fabric Data Factory には、自然言語を使用してパイプライン、データフロー、およびその他の Data Factory 項目を作成および管理するのに役立つ Data Factory のCopilotが含まれています。
Native Lakehouse と Data Warehouse の統合
Fabric Data Factory の最大の利点の 1 つは、データ プラットフォームとの接続方法です。 Lakehouse と Data Warehouse はパイプラインのソースと宛先の両方として機能するため、統合データ プロジェクトを簡単に構築できます。 パイプラインは OneLake ショートカットを利用したレイクハウステーブルでの操作も可能であり、最初にワークスペースにコピーせずに外部ソース (テナント間共有を含む) からデータを変換および編成できます。
![レイクハウスとデータ ウェアハウスの [ソース] タブを示すスクリーンショット。](media/connector-differences/source.png)
![レイクハウスとデータ ウェアハウスの[宛先]タブが表示されたスクリーンショット。](media/connector-differences/destination.png)
Office 365を使用した電子メール通知
Office 365 Outlook アクティビティは、パイプラインの実行、アクティビティの状態、結果に関するカスタマイズされた電子メール通知を送信します。
合理化されたデータ接続エクスペリエンス
Fabricのデータの取得エクスペリエンスでは、コピー パイプラインと新しい接続のガイド付きセットアップが提供されます。
CI/CD エクスペリエンス
Fabricは ARM テンプレートから CI/CD を分離するため、チェックイン、チェックアウト、検証、コラボレーションのために個々のワークスペース項目を選択できます。 外部 Git リポジトリ統合に加えて、Fabricには、外部リポジトリを必要としない組み込みのデプロイ パイプラインが用意されています。
監視ハブとアクティビティ インサイト
Fabric Data Factory 監視ハブを使用すると、ワークスペース間ですべてのワークロードを可視化し、個々のアクティビティの実行にドリルダウンできます。
コピー アクティビティの場合は、実行の詳細ボタン (眼鏡アイコン) を選択して、各ステージの所要時間を示す期間の内訳を表示します。
パイプラインを迅速に複製
既存のパイプラインを複製するには 、[名前を付けて保存] 機能を使用します。 これを使用して、開発コピーの作成、バリエーションのテスト、または同様のワークフローの設定を行います。
![Fabric パイプラインの [名前を付けて保存] を示すスクリーンショット。](media/connector-differences/save-as-button.png)
関連コンテンツ
注
Fabricの Data Factory 用に開発された新機能は、Azure Data FactoryまたはAzure Synapse パイプラインにバックポートされません。 2 つのプラットフォームでは、別々のロードマップが維持されます。 製品チームは、コミュニティのフィードバックに基づいてバックポート要求を評価します。
詳細については、次のリソースを参照してください。