Merk
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å logge på eller endre kataloger.
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å endre kataloger.
Data Factory i Microsoft Fabric (Fabric Data Factory) er neste generasjon av Azure Data Factory. Ved å bruke OneLake som det enhetlige lagringslaget reduserer Fabric Data Factory infrastrukturens kompleksitet og dataflyt. Pipelines kan jobbe direkte med sanntidsdata via OneLake-snarveier og deling på tvers av leietakere.
Denne artikkelen sammenligner kjernefunksjonene, aktivitetene, koblingene og infrastrukturkomponentene til begge tjenestene. For å planlegge en migrasjon, se migrasjonsplanleggingsguiden.
Sammenligne funksjoner side ved side
Slik stabler kjernefunksjonene seg mellom Azure Data Factory og Fabric Data Factory. Tabellen fremhever hva som har endret seg, hva som er nytt, og hva som forblir det samme.
| Azure Data Factory | Data factory i stoff | Hva er annerledes |
|---|---|---|
| Datasamlebånd | Datasamlebånd | Bedre integrering: Datasamlebånd i Fabric fungerer sømløst med Lakehouse, datalager og andre Fabric-tjenester rett ut av esken. Strukturpipeliner inkluderer flere SaaS-baserte aktiviteter og er forskjellige i JSON-definisjoner. Se vår sammenligning av pipelinefunksjoner for mer informasjon. |
| Tilordning av dataflyt | Dataflyt gen2 | Enklere å bruke: Dataflyt gen2 gir deg en enklere opplevelse for å bygge transformasjoner. Vi legger til flere dataflytfunksjoner for tilordning i Gen2 hele tiden. |
| Aktiviteter | Aktiviteter | Flere aktiviteter kommer: Vi jobber med å få alle ADF-favorittaktivitetene dine til Fabric. I tillegg får du nye som Office 365 Outlook-aktiviteten som ikke er tilgjengelig i ADF. Se vår aktivitetssammenligning for detaljer. |
| Datasett | Bare tilkoblinger | Enklere fremgangsmåte: Ingen mer komplekse datasettkonfigurasjoner. For Data Factory i Fabric bruker du tilkoblinger til å koble til datakildene og begynne å arbeide. Fabric eliminerer datasett, og definerer dataegenskaper innebygd i aktiviteter. |
| Koblet tjeneste | Tilkoblinger | Mer intuitivt: Tilkoblinger fungerer som koblede tjenester, men er enklere å konfigurere og administrere. |
| Utløsere | Utløsere for tidsplan og filhendelse | Innebygd planlegging: Bruk Fabrics planlegger- og reflekshendelser til å kjøre datasamlebåndet automatisk. Filhendelsesutløsere fungerer opprinnelig i Fabric uten ekstra oppsett. Fabric integrerer triggere i sitt Activator-rammeverk, i motsetning til ADFs frittstående triggere. |
| Publiser | Lagre og kjør | Ingen publiseringstrinn: Hopp over publiseringstrinnet helt i Fabric. Bare velg Lagre for å lagre arbeidet, eller velg Kjør for å lagre og kjøre datasamlebåndet umiddelbart. |
| Autoresolve og Azure Integration runtime | Ikke nødvendig | Forenklet arkitektur: Du trenger ikke å administrere integreringstider. Stoffet håndterer databehandlingen for deg. |
| Selvverte integreringskjøringer | Lokal datagateway | Samme lokale tilgang: Koble til lokale data ved hjelp av den velkjente lokale datagatewayen. Finn ut mer i den lokale veiledningen for datatilgang. |
| Azure-SSIS-integreringskjøringer | Bestemmes | Fremtidig funksjonalitet i Fabric: Vi jobber fortsatt med utformingen for SSIS-integrering i Fabric. |
| Administrerte virtuelle nettverk og private endepunkter | For å bli bestemt. | Fremtidig funksjonalitet i Fabric: Vi jobber fortsatt med integrering for administrerte virtuelle nettverk og private endepunkter i Fabric. |
| Uttrykksspråk | Uttrykksspråk | Samme uttrykk: Eksisterende uttrykkskunnskap overføres direkte. Syntaksen er nesten identisk. |
| Godkjenningstyper | Godkjenningstyper | Flere alternativer: Alle de populære ADF-godkjenningsmetodene fungerer i Fabric, i tillegg til at vi har lagt til nye godkjenningstyper. |
| CI/CD | CI/CD | Forbedrede funksjoner utover ADF inkluderer enkel kirsebærplukking, promotering av individuelle gjenstander, aktivering av Git-repositorium og innebygde SaaS CI/CD-alternativer. |
| Eksport/import av ARM-mal | Lagre som | Hurtigduplisering: I Fabric kan du bruke «Lagre som» til raskt å duplisere datasamlebånd for utvikling eller testing. |
| Overvåking | Overvåkingshub + Kjørelogg | Avansert overvåking: Overvåkingshuben gir en moderne opplevelse med innsikt på tvers av arbeidsområder og bedre ekstraheringsfunksjoner. |
| Feilsøking | Interaktiv modus | Forenklet feilsøking: Fabric fjerner ADFs feilsøkingsmodus. Du er alltid i interaktiv modus. |
| Endre datafangst (CDC) | Kopier jobber | Trinnvis dataflytting: Fabric administrerer trinnvis dataflytting gjennom kopieringsjobber i stedet for CDC-artefakter. |
| Azure Synapse-kobling | Mirroring | Datareplikering: Fabric erstatter Azure Synapse Link med speilingsfunksjoner for datareplikering. |
| Utfør pipelineaktivitet | Aktiver datasamlebåndaktivitet | Cross-platform invocation: Fabric forbedrer ADFs Execute pipeline-aktivitet med cross-platform invocation. |
Sammenligning av pipeline-funksjoner
| Kategori | ADM-rørledninger | Stoff rørledninger |
|---|---|---|
| Type tjeneste | PaaS-tjeneste for dataintegrering | SaaS-tjeneste for dataintegrering |
| Redigeringsmiljø | Azure portal (ADF Studio) | Fabric / Power BI arbeidsområde (samlet brukeropplevelse med Lakehouses, Warehouses, osv.) |
| Orkestrering av rørledning | Fullstendige pipeliner med aktiviteter, triggere, parametere | Samme orkestreringsmodell, gjenskapt for Fabric UX |
| Flytting av data | Kopieringsaktivitet, tilordning av dataflyter, lokal IR-støtte, administrert virtuelt nettverk | Kopieringsaktivitet, Dataflows Gen2, innebygd tilkobling til OneLake- og Fabric-elementer, OneLake-snarveier for sanntids datatilgang uten kopi, On-premises Data Gateway, virtuell nettverksgateway |
| Databehandling / IR | Selvdriftet, SSIS og Azure IR (for bevegelse + transformasjon) | Skytilkoblinger, lokal og virtuell nettverksgateway |
| Dataflyter | Azure Blob, Data Lake Storage, SQL, 100+ koblinger | Samme koblinger + innebygd OneLake-integrasjon, tettere justering av Fabric-arbeidsområdet |
| Overvåking | Datasamlebånd og dataflyter i ADF Studio med kjøringer, utløsere, varsler | Overvåkingshub og overvåking av arbeidsområder med enhetlige visninger på tvers av pipeliner, dataflyter, notatblokker, databaser osv. |
| Utløsere | Tidsplaner, tumbling-vindu, hendelsesbaserte utløsere | Tidsplaner, hendelsestriggere, rullende vindus-triggere som intervallplaner. Pipelines som bruker live data via OneLake-snarveier og deling på tvers av leietakere, fungerer sømløst med alle Fabric-triggertyper. |
| CI/CD | ARM-maler + Azure DevOps- eller GitHub-repositorieintegrasjon | Innebygde distribusjonspipeliner i Fabric; Promotering på arbeidsområdenivå (Dev → Test → Production) og integrering av eksternt repositorium |
| Security | Administrerte identiteter, Key Vault-integrasjon, private endepunkter | Samme sikkerhetsmodell pluss Fabric workspace RBAC; Integrering av OneLake-sikkerhet |
| Datadeling og styring | I/T | Deling av data på tvers av leietakere via OneLake-snarveier muliggjør styrt, live datatilgang på tvers av organisasjonsgrenser uten duplisering |
| Pricing | Azure-bruksbasert forbruksbetaling (per aktivitetskjøring, dataflytting og databehandling) | Kapasitetsbasert (Fabric F SKU) uten gebyrer for eksterne aktiviteter eller pipelineaktiviteter, bare aktivitetskjøringer og pipelinedataflytting |
Sammenligning av aktiviteter
Med Data Factory i Microsoft Fabric fortsetter vi å opprettholde en høy grad av kontinuitet med Azure Data Factory. Omtrent 90% av aktivitetene som er tilgjengelige i ADF, er allerede tilgjengelige under Data Factory in Fabric. Her er en oversikt over aktivitetene og deres tilgjengelighet i både ADF og Data Factory i Fabric:
| Aktivitet | Automatiske dokumentmateren | Data factory i stoff |
|---|---|---|
| ADX/KQL | Y | Y |
| Legg til variabel | Y | Y |
| Custom (Azure Batch in Fabric) | Y | Y |
| Azure Databricks | Notatblokkaktivitet • Jar-aktivitet • Python-aktivitet • Jobbaktivitet | Azure Databricks-aktivitet |
| Azure Machine Learning | Y | Y |
| Satsvis kjøring av Azure Machine Learning | Avskrevet | I/T |
| Oppdateringsressurs for Azure Machine Learning | Avskrevet | I/T |
| Kopier | Kopier data | Kopier aktivitet |
| Dataflyt gen2 | I/T | Y |
| Slett | Y | Y |
| Utfør/påkall pipeline | Utfør pipeline | Aktivere datasamlebånd |
| Bærbare PC-er i stoff | I/T | Y |
| Svikte | Y | Y |
| Filter | Y | Y |
| For hver | Y | Y |
| Functions | Azure-funksjon | Funksjon aktivitet |
| Hent metadata | Y | Y |
| HDInsight | Bikubeaktivitet • Griseaktivitet • MapReduser-aktivitet • Spark-aktivitet • Streaming-aktivitet | HDInsight-aktivitet |
| Hvis tilstand | Y | Y |
| Lookup | Y | Y |
| Kartlegging av dataflyt | Y | Gen2 for dataflyt |
| Office 365 Outlook | I/T | Y |
| Power Query (bare ADF – avrettingsdataflyt) | Avskrevet | I/T |
| Skript | Y | Y |
| Oppdatering av semantisk modell | I/T | Y |
| Angi variabel | Y | Y |
| Sproc | Y | Y |
| SSIS | Y | I/T |
| Lagret prosedyre | Y | Y |
| Switch | Y | Y |
| Synapse Notebook og SJD-aktiviteter | Y | I/T |
| Teams | I/T | Y |
| Til | Y | Y |
| Validation | Y | Hent metadata og If-betingelse |
| Wait | Y | Y |
| web | Y | Y |
| Webhook | Y | Y |
| Avvikling av dataflyt | Y | Gen2 for dataflyt |
Nye aktiviteter i Fabric Data Factory
I tillegg til å opprettholde aktivitetskontinuitet, introduserer Data Factory i Fabric noen nye aktiviteter for å dekke dine rikere orkestreringsbehov. Disse nye aktivitetene er:
- Outlook: Tilgjengelig i Fabric Data Factory for å forenkle integrasjon med Outlook-tjenester.
- Teams: Tilgjengelig i Fabric Data Factory for å muliggjøre orkestrering av Microsoft Teams-aktiviteter.
- Oppdatering av semantisk modell: Tilgjengelig i Fabric Data Factory for å forbedre oppdateringsfunksjonene for semantiske modeller i Power BI.
- Dataflow Gen2: Tilgjengelig i Fabric Data Factory for å styrke dataorkestrering med avanserte dataflytfunksjoner.
Hvis du vil ha en liste over alle tilgjengelige Fabric Data Factory-aktiviteter, kan du se aktivitetsoversikten.
Sammenligning av koblinger
Hvis du vil ha en sammenligning av alle koblinger og deres tilgjengelighet i Azure Data Factory og Fabric Data Factory, kan du se artikkelen Sammenligning av koblinger.
Selvdriftet integrasjonskjøretid (SHIR) kontra lokal datagateway (OPDG)
Note
Tjenestene som støttes av SHIR og OPDG er forskjellige:
- Selvdriftet integrasjonskjøretid (SHIR): Støtter Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning Studio og Azure Purview.
- Lokal datagateway (OPDG): Støtter Power BI, Power Apps, Power Automate, Azure Analysis Services, Logic Apps, Fabric Dataflow Gen2, Fabric Pipeline, Fabric Copy Job og Fabric Mirroring.
| Kategori | Selvdriftet integrasjonskjøretid (SHIR) | Lokal datagateway (OPDG) |
|---|---|---|
| Støttede tjenester | - Azure Data Factory - Azure Machine Learning studio - Azure Synapse-analyse - Azure Purview |
- Power BI – Power Apps - Power Automate - Azure Analysis Services - Logiske apper - Fabric Dataflow Gen2 - Stoff rørledning - Stoff kopi jobb - Speiling av stoff |
| Installasjon og registrering | - Registrert med nøkkel - Kjører i servicemodus |
- Registrert med Microsoft Entra ID-konto - Støtter brukermodus |
| Plattform | -Windows - Beholderbilde støttes |
- Bare Windows - Ingen containerstøtte |
| Proxy-støtte | - Støtte både system og tilpasset proxy | - Støtte tilpasset proxy |
| Regionbinding | - Løst til Data Factory-området - Kan ikke endre standardområde |
- Region kan endres |
| Tilpasset relé | - Støttes ikke | -Støttes; Kunder kan ta med eget relé |
| Deling på tvers av tjenester | - Deles med opptil 120 datafabrikker - Kan ikke deles på tvers av ADF-, Synapse-, Purview- eller Synapse-arbeidsområder |
- Tilgjengelig for alle støttede tjenester i en leier |
| Høy tilgjengelighet (HA) | - Opptil 8 noder (4 standard) | - Opptil 10 noder |
| Bedring | - Krever reinstallering | - Gjenopprettingsnøkkel støttes |
| Belastningsfordeling | - Belastningsfordeling på oppgavenivå basert på tilgjengelig antall arbeidere (CPU + minne) | - Belastningsfordeling på spørringsnivå - Alternativer for ringdistribusjon eller tilfeldig distribusjon |
| Legitimasjon lager | - Lagret lokalt på SHIR-noder - Azure Key Vault støttes |
- Lagret sentralt i Gateway skytjeneste - Ingen Key Vault-integrasjon |
| Automatisk oppdatering | -Støttes | - Støttes ikke |
| Utvidbarhet for kobling | - Støttes ikke | -Støttes |
| Interaktiv redigering | -Støttes | -Støttes |
| Privat kobling for kontrollflyt | -Støttes | - Støttes ikke |
| Versjonskontroll | - To utgivelser per måned; en presset som autooppdatering - Støtter de siste 12 månedene med utgivelser |
- Én utgivelse per måned - Støtter de siste 6 utgivelsene |
| Begrensning av CPU og minne | - Støttes ikke | -Støttes |
| Grenser for gjennomstrømning | - Ingen hard grense; avhengig av nettverksbåndbredde | Tjenestespesifikke grenser: Power Apps / Power Automate / Logic Apps: - Skriving: Nyttelastgrense på 2 MB - Lese: 2 MB forespørselsgrense, 8 MB komprimert svargrense - Grense for URL-adresse for GET-forespørsel: 2 048 tegn Power BI Direct Query: 16 MB ukomprimert svargrense |
ADF-administrert virtuelt nettverk kontra datagateway for virtuelt strukturnettverk
Azure Data Factory (ADF) Managed virtuelt nettverk og Microsoft Fabric virtuelt nettverk (virtuelt nettverk) Data Gateway hjelper deg begge med å koble til datakilder på en sikker måte, uten å utsette dem for det offentlige Internett. Selv om begge alternativene støtter privat tilkobling for skyarbeidsbelastninger, er de forskjellige i hvordan de er konfigurert, hvem som administrerer dem og hvilke tjenester de støtter.
ADF-administrert virtuelt nettverk
Microsoft eier og administrerer nettverksmiljøet. Du får et enkelt oppsett, men du kan ikke kontrollere nettverksinnstillingene eller brannmurreglene.Infrastruktur VNET-datagateway
Du distribuerer gatewayen i ditt eget virtuelle Azure-nettverk. Dette gir deg full kontroll over nettverk, brannmur og skalering. Du bestemmer hvordan gatewayen kobler til ressursene dine og administrerer alle nettverksinnstillinger.
Bruk tabellen nedenfor til å sammenligne de viktigste forskjellene og velge alternativet som passer til arbeidsbelastningen og styringsbehovene dine.
| Kategori | ADF-administrert virtuelt nettverk | Datagateway for virtuelt strukturnettverk |
|---|---|---|
| Støttede tjenester | Azure Data Factory og Synapse-datasamlebånd. | Microsoft Fabric Dataflow Gen2, Fabric-datasamlebånd, Fabric Copy Job, Fabric Mirroring, semantiske modeller for Power BI og sideformaterte Power BI-rapporter |
| VNET-eierskap | Microsoft-administrert virtuelt nettverk (kunden kontrollerer ikke nettverket). | Kundeadministrert virtuelt nettverk (kunden har full kontroll). |
| Private endepunkter | Automatisk opprettet og administrert av ADF for støttede tjenester (Azure Storage, SQL DB osv.). | Kunder konfigurerer gateway for virtuelt nettverk for å koble Fabric-arbeidsbelastninger til ressurser i det virtuelle nettverket. |
| Kontroll av nettverk | Begrenset – kunder kan kun tillate kjøretid for virtuell nettverksintegrasjon til private endepunkter. | Full kontroll – kunden konfigurerer brannmur, NSG-regler, ruting i sitt eget virtuelle nettverk. |
| Installasjon / distribusjon | Ingen installasjon nødvendig; fullstendig administrert av Microsoft i et skjult virtuelt nettverk. | Krever utrulling av virtuelt nettverksdatagateway inn i kundens virtuelle nettverk. |
| Høy tilgjengelighet | Microsoft-administrert, automatisk skalert inne i ADFs virtuelle nettverk. Bytt til reservemodus når du aktiverer TTL. | Støtter skalering og HA (nodebaserte klynger), men kjører i kundeadministrert virtuelt nettverk. Støtt opptil syv noder. |
Fabric Data Factory-funksjonalitet
Fabric Data Factory inkluderer Copilot for Data Factory, som bruker naturlig språk for å hjelpe deg med å lage og administrere pipelines, dataflyter og andre Data Factory-elementer.
Native Lakehouse- og datalager-integrasjon
En av de største fordelene med Fabric Data Factory er hvordan den kobles til dataplattformene dine. Lakehouse og datalager fungerer som både kilder og destinasjoner i datasamlebåndet, noe som gjør det enkelt å bygge integrerte dataprosjekter. Pipelines kan også operere på lakehouse-tabeller støttet av OneLake-snarveier, slik at du kan transformere og orkestrere data fra eksterne kilder (inkludert delinger på tvers av leietakere) uten først å kopiere dem inn i arbeidsområdet ditt.
E-postvarsler med Office 365
Den Office 365 Outlook aktiviteten sender tilpassede e-postvarsler om pipeline-kjøringer, aktivitetsstatus og resultater.
Strømlinjeformet datatilkoblingsopplevelse
Fabric's Get data-erfaring gir en veiledet oppsett for kopieringspipelines og nye tilkoblinger.
CI/CD-erfaring
Fabric frikobler CI/CD fra ARM-maler, slik at du kan plukke ut individuelle arbeidsplasser for innsjekking, utsjekking, validering og samarbeid. I tillegg til ekstern integrasjon med Git-repo, tilbyr Fabric innebygde distribusjonspipelines som ikke krever et eksternt repo.
Overvåkingshub og aktivitetsinnsikt
Fabric Data Factory-overvåkingshuben gir tverr-arbeidsområde-oversikt over alle arbeidsbelastninger, med innføring i individuelle aktivitetskjøringer.
For kopieringsaktiviteter, velg knappen for løpedetaljer (brilleikonet) for å se en varighetsoversikt som viser hvor lang tid hver bane tok.
Rask datasamlebåndduplisering
Bruk funksjonen Save as for å duplisere eksisterende pipeline. Bruk det til å lage utviklingskopier, teste varianter eller sette opp lignende arbeidsflyter.
Relatert innhold
Note
Nye funksjoner utviklet for Data Factory in Fabric blir ikke backportet til Azure Data Factory eller Azure Synapse pipelines. De to plattformene har separate veikart. Produktteamene vurderer backport-forespørsler basert på tilbakemeldinger fra fellesskapet.
Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se følgende ressurser: