หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Fabric Data Factory คือเจเนอเรชันถัดไปของ Azure Data Factory ด้วยการใช้ OneLake เป็นเลเยอร์ที่เก็บข้อมูลแบบรวม Fabric Data Factory ช่วยลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานและการเคลื่อนย้ายข้อมูล ไปป์ไลน์สามารถทํางานได้โดยตรงกับข้อมูลสดผ่านทางลัด OneLake และการแชร์ข้ามผู้เช่า
บทความนี้เปรียบเทียบคุณลักษณะหลัก กิจกรรม ตัวเชื่อมต่อ และส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานของทั้งสองบริการ หากต้องการวางแผนการอัปเกรด โปรดดูคู่มือการวางแผนการอัปเกรด
เปรียบเทียบคุณลักษณะเคียงข้างกัน
นี่คือวิธีที่ฟีเจอร์หลักเรียงซ้อนกันระหว่าง Azure Data Factory และ Fabric Data Factory ตารางจะเน้นสิ่งที่เปลี่ยนแปลง มีอะไรใหม่ และสิ่งที่ยังคงเหมือนเดิม
| โรงงานข้อมูล Azure | Fabric โรงงานข้อมูล | มีอะไรแตกต่างกันบ้าง |
|---|---|---|
| ไปป์ไลน์ | ไปป์ไลน์ | การผสานรวมที่ดีขึ้น: ท่อส่งใน Fabric ทํางานร่วมกับบ้านริมทะเลสาบ คลังสินค้า และไอเท็ม Fabric อื่น ๆ ได้อย่างไร้รอยต่อตั้งแต่แกะกล่อง ไปป์ไลน์ Fabric มีกิจกรรมที่ใช้ SaaS มากขึ้นและแตกต่างกันในคําจํากัดความ JSON ดูการ เปรียบเทียบคุณสมบัติไปป์ไลน์ ของเราสําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม |
| การแมปโฟลว์ข้อมูล | Dataflow Gen2 พร้อม Mapping Data Flow (MDF) ทรานส์ฟอร์ม | ใช้การแปลง MDF เพื่อรักษาประสบการณ์การเขียน Mapping Data Flow และโมเดลการทํางานแบบ Spark ที่คุ้นเคย |
| กิจกรรม | กิจกรรม | กิจกรรมอื่นๆ อีกมากมายที่กําลังจะมาถึง: เรากําลังดําเนินการเพื่อนํากิจกรรม ADF ที่คุณชื่นชอบทั้งหมดของคุณมาสู่ Fabric นอกจากนี้ คุณจะได้รับแอปใหม่ เช่น กิจกรรม Office 365 Outlook ที่ไม่พร้อมใช้งานใน ADF ดูรายละเอียด ในการเปรียบเทียบกิจกรรม ของเรา |
| ชุดข้อมูล | การเชื่อมต่อเท่านั้น | วิธีการที่ง่ายขึ้น: ไม่มีการกําหนดค่าชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น สําหรับ Fabric Data Factory คุณใช้การเชื่อมต่อเพื่อเชื่อมโยงกับแหล่งข้อมูลของคุณและเริ่มทํางาน Fabric กําจัดชุดข้อมูล โดยกําหนดคุณสมบัติข้อมูลแบบอินไลน์ภายในกิจกรรม |
| บริการที่เชื่อมโยงแล้ว | การเชื่อมต่อ | ใช้งานง่ายยิ่งขึ้น: การเชื่อมต่อทํางานเหมือนกับบริการที่เชื่อมโยงแต่ง่ายต่อการตั้งค่าและจัดการ |
| ทริกเกอร์ | ทริกเกอร์เหตุการณ์กําหนดการและไฟล์ | การกําหนดเวลาในตัว: ใช้ตัวจัดกําหนดการของ Fabric และเหตุการณ์ Reflex เพื่อเรียกใช้ไปป์ไลน์ของคุณโดยอัตโนมัติ เหตุการณ์ไฟล์ทริกเกอร์ทํางานในแบบดั้งเดิมใน Fabric โดยไม่มีการตั้งค่าเพิ่มเติม Fabric ผสานทริกเกอร์เข้ากับเฟรมเวิร์ก Activator แตกต่างจากทริกเกอร์แบบสแตนด์อโลนของ ADF |
| เผยแพร่ | บันทึกและเรียกใช้ | ไม่มีขั้นตอนการเผยแพร่: ใน Fabric ให้ข้ามขั้นตอนการเผยแพร่ทั้งหมด เพียงเลือก บันทึก เพื่อจัดเก็บงานของคุณ หรือเลือก เรียกใช้ เพื่อบันทึกและดําเนินการไปป์ไลน์ของคุณทันที |
| รันไทม์การแก้ไขอัตโนมัติและการรวม Azure | ไม่จําเป็น | สถาปัตยกรรมแบบประยุกต์: ไม่จําเป็นต้องจัดการรันไทม์การรวม Fabric จัดการการคํานวณสําหรับคุณ |
| รันไทม์การรวมที่โฮสต์ด้วยตนเอง | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร | การเข้าถึงภายในองค์กรเหมือนกัน: เชื่อมต่อกับข้อมูลภายในองค์กรของคุณผ่านเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรที่คุ้นเคย เรียนรู้เพิ่มเติมใน คู่มือการเข้าถึงข้อมูลภายในองค์กรของเรา |
| รันไทม์การรวม Azure-SSIS | ที่จะกําหนด | ความสามารถในอนาคตใน Fabric: เรายังคงทํางานในการออกแบบสําหรับการรวม SSIS ใน Fabric |
| เครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการและจุดสิ้นสุดส่วนตัว | ที่จะกําหนด | ความสามารถในอนาคตใน Fabric: เรายังคงดําเนินการผสานรวมสําหรับเครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการและจุดสิ้นสุดส่วนตัวใน Fabric |
| ภาษาของนิพจน์ | ภาษาของนิพจน์ | นิพจน์เดียวกัน: การถ่ายโอนความรู้นิพจน์ที่มีอยู่ของคุณโดยตรง ไวยากรณ์จะเหมือนกันเกือบทั้งหมด |
| ชนิดการรับรองความถูกต้อง | ชนิดของการรับรองความถูกต้อง | ตัวเลือกเพิ่มเติม: วิธีการรับรองความถูกต้อง ADF ที่ได้รับความนิยมทั้งหมดของคุณทํางานใน Fabric และเราได้เพิ่มชนิดการรับรองความถูกต้องใหม่ |
| CI/CD | CI/CD | ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงนอกเหนือจาก ADF รวมถึงการเลือกเชอร์รี่ที่ง่ายดายการโปรโมตรายการแต่ละรายการการเปิดใช้งาน Git repo และตัวเลือก SaaS CI/CD ในตัว |
| ส่งออก/นําเข้าเทมเพลต ARM | บันทึกเป็น | การทําซ้ําด่วน: ใน Fabric ใช้ "บันทึกเป็น" เพื่อทําซ้ําไปป์ไลน์สําหรับการพัฒนาหรือการทดสอบอย่างรวดเร็ว |
| การตรวจสอบ | ตรวจสอบประวัติการเรียกใช้ฮับ + | การตรวจสอบขั้นสูง: ฮับการตรวจสอบมอบประสบการณ์ที่ทันสมัยด้วยข้อมูลเชิงลึกข้ามพื้นที่ทํางานและความสามารถในการดูรายละเอียดแนวลึกที่ดีขึ้น |
| การดีบัก | โหมดโต้ตอบ | การดีบักที่ง่ายขึ้น: Fabric กําจัดโหมดดีบักของ ADF ออกไป คุณอยู่ในโหมดโต้ตอบตลอดเวลา |
| การบันทึกข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (CDC) | คัดลอกงาน | การเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบเพิ่มทีละส่วน: Fabric จัดการการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบเพิ่มทีละส่วนผ่านงานคัดลอกแทนการใช้ artifact ของ CDC |
| Azure Synapse Link | Mirroring | การจําลองแบบข้อมูล: Fabric แทนที่ Azure Synapse Link ด้วยคุณลักษณะการมิเรอร์สําหรับการจําลองข้อมูล |
| ดําเนินการกิจกรรมไปป์ไลน์ | เรียกใช้กิจกรรมไปป์ไลน์ | การเรียกใช้ข้ามแพลตฟอร์ม: Fabric ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานในสายงาน Execute ของ ADF ด้วยการเรียกใช้ข้ามแพลตฟอร์ม |
การเปรียบเทียบคุณลักษณะไปป์ไลน์
| ประเภท | ท่อส่ง ADF | ท่อผ้า |
|---|---|---|
| ประเภทบริการ | บริการ PaaS การรวมข้อมูล | บริการ SaaS การรวมข้อมูล |
| สภาพแวดล้อมการเขียน | พอร์ทัล Azure (ADF Studio) | พื้นที่ทํางาน Fabric / Power BI (UX แบบรวมศูนย์กับบ้านริมทะเลสาบ, คลังสินค้า ฯลฯ) |
| การประสานไปป์ไลน์ | ไปป์ไลน์ที่มีคุณสมบัติครบถ้วนพร้อมกิจกรรม ทริกเกอร์ พารามิเตอร์ | โมเดลการประสานเดียวกัน ซึ่งจินตนาการใหม่สําหรับ Fabric UX |
| การเคลื่อนย้ายข้อมูล | กิจกรรมการคัดลอก, การแมปโฟลว์ข้อมูล, การสนับสนุน IR ในองค์กร, เครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการ | Copy activity, dataflows Gen2, เชื่อมต่อกับรายการ OneLake และ Fabric ในตัว, ทางลัด OneLake สําหรับการเข้าถึงข้อมูลสดโดยไม่ต้องคัดลอก, เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร, เกตเวย์เครือข่ายเสมือน |
| การประมวลผล / IR | โฮสต์ด้วยตนเอง, SSIS และ Azure IR (สําหรับการเคลื่อนไหว + การเปลี่ยนแปลง) | การเชื่อมต่อระบบคลาวด์ เกตเวย์เครือข่ายภายในองค์กร และเสมือน |
| โฟลว์ข้อมูล | การแมปโฟลว์ข้อมูลให้การแปลงแบบโค้ดต่ําโดยใช้สปาร์ก พร้อมตัวเชื่อมต่อต้นทางและตัวเชื่อมต่อที่รองรับ | Dataflow Gen2 ให้ การแปลง MDF ที่มีการทํางานแบบ Spark |
| การตรวจสอบ | pipeline และ Data Flow ใน ADF Studio พร้อมการรัน, ทริกเกอร์, การแจ้งเตือน | การตรวจสอบศูนย์กลางและพื้นที่ทํางาน การตรวจสอบด้วยมุมมองรวมทั่วทั้งท่อส่งข้อมูล การไหลของข้อมูล โน้ตบุ๊ก ฐานข้อมูล ฯลฯ |
| ทริกเกอร์ | กําหนดการ หน้าต่าง Tumbling ทริกเกอร์ตามเหตุการณ์ | กําหนดการ ทริกเกอร์เหตุการณ์ ทริกเกอร์หน้าต่าง Tumbling เป็นกําหนดการตามช่วงเวลา ไปป์ไลน์ที่ใช้ข้อมูลสดผ่านทางลัด OneLake และการแชร์ข้ามผู้เช่าทํางานได้อย่างราบรื่นกับทริกเกอร์ Fabric ทุกประเภท |
| CI/CD | เทมเพลต ARM + การรวม Azure DevOps หรือ GitHub repo | ไปป์ไลน์การปรับใช้ในตัวใน Fabric; การเลื่อนระดับพื้นที่ทํางาน (Dev → Test → Production) และการรวม repo ภายนอก |
| Security | ข้อมูลประจําตัวที่มีการจัดการ, การรวม Key Vault, ปลายทางส่วนตัว | รูปแบบการรักษาความปลอดภัยเดียวกันพร้อมพื้นที่ทํางาน Fabric RBAC; การรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| การแบ่งปันข้อมูลและการกํากับดูแล | ไม่มี | การแชร์ข้อมูลข้ามผู้เช่าผ่านทางลัด OneLake ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลสดที่มีการควบคุมข้ามขอบเขตขององค์กรได้โดยไม่ซ้ําซ้อน |
| Pricing | การชําระค่าบริการตามการใช้งาน Azure (ต่อการเรียกใช้กิจกรรม การเคลื่อนย้ายข้อมูล และการคํานวณ) | ตามความจุ (Fabric F SKU) โดยไม่มีค่าใช้จ่ายสําหรับกิจกรรมภายนอกหรือไปป์ไลน์ เฉพาะการเรียกใช้กิจกรรมและการเคลื่อนย้ายข้อมูลไปป์ไลน์ |
Note
ประสบการณ์การอัปเกรดที่ติดตั้งมาในตัวรองรับ Azure Data Factory และ Azure Synapse Analytics pipelines ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมซึ่งมี Mapping Data Flows การไหลของข้อมูลแผนที่ที่รองรับจะได้รับการอัปเกรดเป็นการแปลง MDF ใน Dataflow Gen2 ตรวจสอบตัวเชื่อมต่อที่รองรับ การแปลง วิธีการตรวจสอบสิทธิ์ และ ข้อจํากัดปัจจุบัน ก่อนอัปเกรด สําหรับข้อกําหนดและคําแนะนํา ดูที่ การอัปเกรด Azure Data Factory Mapping Data Flow pipelines เป็น Fabric
การเปรียบเทียบกิจกรรม
ด้วย Data Factory เรายังคงรักษาความต่อเนื่องในระดับสูงกับ Data Factory กิจกรรมประมาณ 90% ที่เข้าถึงได้ใน ADF มีให้ใช้งานแล้วภายใต้ Data Factory นี่คือรายละเอียดกิจกรรมและความพร้อมใช้งานทั้งใน ADF และ Data Factory:
| กิจกรรม | เอดีเอฟ | โรงงานข้อมูล |
|---|---|---|
| เอดีเอ็กซ์/เคคิวแอล | Y | Y |
| ผนวกตัวแปร | Y | Y |
| กําหนดเอง (ชุดงาน Azure ในแฟบริก) | Y | Y |
| Azure Databricks | กิจกรรมสมุดบันทึก • กิจกรรมโถ • กิจกรรม Python • กิจกรรมงาน | กิจกรรม Azure Databricks |
| Azure Machine Learning | Y | Y |
| Azure Machine Learning การรันแบบแบตช์ | ไม่เห็นด้วย | ไม่มี |
| ทรัพยากรการอัปเดต Azure Machine Learning | ไม่เห็นด้วย | ไม่มี |
| คัดลอก | คัดลอกข้อมูล | คัดลอกกิจกรรม |
| กระแสข้อมูล Gen2 | ไม่มี | Y |
| ลบ | Y | Y |
| ดําเนินการ/เรียกใช้ไปป์ไลน์ | ดําเนินการไปป์ไลน์ | เรียกใช้ไปป์ไลน์ |
| สมุดบันทึกผ้า | ไม่มี | Y |
| ล้มเหลว | Y | Y |
| Filter | Y | Y |
| สําหรับแต่ละ | Y | Y |
| ฟังก์ชัน | ฟังก์ชัน Azure | กิจกรรมฟังก์ชัน |
| รับข้อมูลเมตา | Y | Y |
| HDInsight | กิจกรรมรัง • กิจกรรมหมู • กิจกรรม MapReduce • กิจกรรม Spark • กิจกรรมสตรีมมิ่ง | กิจกรรม HDInsight |
| ถ้าเงื่อนไข | Y | Y |
| การค้นหา | Y | Y |
| การแมปโฟลว์ข้อมูล | Y | การแปลง MDF ใน Dataflow Gen2 (Preview) Power Query ใน Dataflow Gen2 ก็มีให้เลือกเป็นทางเลือกในการออกแบบใหม่เช่นกัน |
| Office 365 Outlook | ไม่มี | Y |
| Power Query (ADF เท่านั้น - กระแสข้อมูล Wrangling) | ไม่เห็นด้วย | ไม่มี |
| บทละคร | Y | Y |
| การรีเฟรชแบบจำลองความหมาย | ไม่มี | Y |
| ตั้งค่าตัวแปร | Y | Y |
| สปร็อค | Y | Y |
| SSIS | Y | ไม่มี |
| กระบวนงานที่เก็บไว้ | Y | Y |
| Switch | Y | Y |
| กิจกรรม Synapse Notebook และ SJD | Y | ไม่มี |
| ทีม | ไม่มี | Y |
| จนกระทั่ง | Y | Y |
| การตรวจสอบความถูกต้อง | Y | รับข้อมูลเมตา & เงื่อนไข If |
| Wait | Y | Y |
| เว็บ | Y | Y |
| Webhook | Y | Y |
| การโต้แย้งการไหลของข้อมูล | Y | กระแสข้อมูล Gen2 |
กิจกรรมใหม่ใน Fabric Data Factory
นอกจากการรักษาความต่อเนื่องของกิจกรรมแล้ว Fabric Data Factory ยังแนะนํากิจกรรมใหม่ ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการการจัดเรียงที่หลากหลายยิ่งขึ้น กิจกรรมใหม่เหล่านี้คือ:
- Outlook: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่ออํานวยความสะดวกในการรวมเข้ากับบริการ Outlook
- ทีม: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่อเปิดใช้งานการประสานกิจกรรม Microsoft Teams
- การรีเฟรชแบบจําลองความหมาย: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่อปรับปรุงความสามารถในการรีเฟรชแบบจําลองความหมายของ Power BI
- Dataflow Gen2: มีให้ใน Fabric Data Factory สําหรับการแปลงแบบ Power Query และการแปลง MDF แบบ Spark การแปลง MDF อยู่ในขั้นตอนพรีวิวและดําเนินการผ่านกิจกรรม Dataflow ในท่อส่ง
สําหรับรายการกิจกรรม Fabric Data Factory ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด โปรดดู ภาพรวมกิจกรรม
การเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อ
สําหรับการเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อทั้งหมดและความพร้อมใช้งานใน Azure Data Factory และ Fabric Data Factory โปรดดูบทความการเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อ
การรันไทม์แบบโฮสต์เอง (SHIR) เทียบกับ On-premises data gateway (OPDG)
Note
บริการที่ SHIR และ OPDG รองรับแตกต่างกัน:
- Self-hosted รันไทม์การรวม: รองรับ Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning studio และ Azure Purview
- เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร: รองรับ Power BI, Power Apps, Power Automate, Azure Analysis Services, Logic Apps, Fabric dataflow Gen2, Fabric pipeline, งานคัดลอก Fabric และมิเรอร์ Fabric
| ประเภท | รันไทม์การรวมที่โฮสต์เอง (SHIR) | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร (OPDG) |
|---|---|---|
| บริการที่รองรับ | - Azure Data Factory (โรงงานข้อมูล Azure) - สตูดิโอ Azure Machine Learning - การวิเคราะห์ Azure Synapse - Azure Purview |
- พาวเวอร์บีไอ - พาวเวอร์แอพ - พาวเวอร์ออโตเมท - บริการวิเคราะห์ Azure - แอพลอจิก - กระแสข้อมูลผ้า Gen2 - ท่อส่งผ้า - งานถ่ายเอกสารผ้า - การสะท้อนผ้า |
| การติดตั้งและการลงทะเบียน | - ลงทะเบียนด้วยคีย์ - ทํางานในโหมดบริการ |
- ลงทะเบียนด้วยบัญชี Microsoft Entra ID - รองรับโหมดผู้ใช้ |
| แพลตฟอร์ม | - หน้าต่าง - รองรับอิมเมจคอนเทนเนอร์ |
- Windows เท่านั้น - ไม่รองรับคอนเทนเนอร์ |
| การสนับสนุนพร็อกซี | - รองรับทั้งระบบและพร็อกซีแบบกําหนดเอง | - รองรับพร็อกซีแบบกําหนดเอง |
| การผูกภูมิภาค | - แก้ไขเป็นภูมิภาค Data Factory - เปลี่ยนภูมิภาคเริ่มต้นไม่ได้ |
- ภูมิภาคสามารถเปลี่ยนแปลงได้ |
| รีเลย์แบบกําหนดเอง | - ไม่รองรับ | -สนับสนุน; ลูกค้าสามารถนํารีเลย์มาเองได้ |
| การแบ่งปันข้ามบริการ | - ใช้ร่วมกับโรงงานข้อมูลได้มากถึง 120 แห่ง - ไม่สามารถแชร์ระหว่างพื้นที่ทํางาน ADF, Synapse, Purview หรือ Synapse |
- พร้อมใช้งานสําหรับบริการที่รองรับทั้งหมดภายในผู้เช่า |
| ความพร้อมใช้งานสูง (HA) | - สูงสุด 8 โหนด (4 ค่าเริ่มต้น) | - สูงสุด 10 โหนด |
| การฟื้นตัว | - ต้องติดตั้งใหม่ | - รองรับคีย์การกู้คืน |
| โหลดบาลานซ์ | - การปรับสมดุลภาระงานระดับงานตามจํานวนผู้ปฏิบัติงานที่มีอยู่ (CPU + หน่วยความจํา) | - การปรับสมดุลภาระงานระดับคิวรี - ตัวเลือกการแจกจ่ายแบบวนรอบหรือแบบสุ่ม |
| ร้านค้าข้อมูลประจําตัว | - จัดเก็บไว้ในโหนด SHIR - รองรับ Azure Key Vault |
- จัดเก็บไว้ส่วนกลางในบริการคลาวด์เกตเวย์ - ไม่มีการรวม Key Vault |
| อัพเดทอัตโนมัติ | -สนับสนุน | - ไม่รองรับ |
| ความสามารถในการขยายตัวเชื่อมต่อ | - ไม่รองรับ | -สนับสนุน |
| การเขียนแบบโต้ตอบ | -สนับสนุน | -สนับสนุน |
| ลิงค์ส่วนตัวสําหรับโฟลว์ควบคุม | -สนับสนุน | - ไม่รองรับ |
| การกําหนดเวอร์ชัน | - สองรุ่นต่อเดือน หนึ่งผลักดันเป็นการอัปเดตอัตโนมัติ - รองรับการเปิดตัว 12 เดือนที่ผ่านมา |
- หนึ่งรุ่นต่อเดือน - รองรับ 6 รุ่นล่าสุด |
| การควบคุมปริมาณ CPU และหน่วยความจํา | - ไม่รองรับ | -สนับสนุน |
| ขีดจํากัดปริมาณงาน | - ไม่มีขีดจํากัดที่ยากลําบาก ขึ้นอยู่กับแบนด์วิดท์เครือข่าย | ขีดจํากัดเฉพาะบริการ Power Apps / Power Automate / แอปลอจิก: - เขียน: ขีดจํากัดน้ําหนักบรรทุก 2 MB - อ่าน: ขีดจํากัดคําขอ 2 MB, ขีดจํากัดการตอบสนองที่บีบอัด 8 MB - ขีดจํากัด URL คําขอ GET: 2,048 อักขระ Power BI DirectQuery: ขีดจํากัดการตอบสนองแบบไม่บีบอัด 16 MB |
ADF Managed เครือข่ายเสมือน เทียบกับ Fabric virtual network data gateway
Azure Data Factory (ADF) Managed เครือข่ายเสมือน และ Fabric virtual network VNet (VNet) data gateway ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลอย่างปลอดภัย โดยไม่เปิดเผยต่ออินเทอร์เน็ตสาธารณะ แม้ว่าทั้งสองตัวเลือกจะรองรับการเชื่อมต่อส่วนตัวสําหรับปริมาณงานบนคลาวด์ แต่ก็แตกต่างกันไปตามวิธีการตั้งค่า ใครเป็นผู้จัดการ และบริการที่รองรับ
VNET ที่มีการจัดการของ ADF
Microsoft เป็นเจ้าของและจัดการสภาพแวดล้อมเครือข่าย คุณได้รับการตั้งค่าง่ายๆ แต่คุณไม่สามารถควบคุมการตั้งค่าเครือข่ายหรือกฎไฟร์วอลล์ได้Fabric VNET data gateway คุณสามารถติดตั้งเกตเวย์ภายในเครือข่ายเสมือน Azure ของคุณเอง สิ่งนี้ช่วยให้คุณควบคุมเครือข่าย ไฟร์วอลล์ และการปรับขนาดได้อย่างเต็มที่ คุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าเกตเวย์จะเชื่อมต่อกับทรัพยากรของคุณอย่างไรและจัดการการตั้งค่าเครือข่ายทั้งหมด
ใช้ตารางด้านล่างเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างหลักและเลือกตัวเลือกที่เหมาะกับปริมาณงานและความต้องการด้านการกํากับดูแลของคุณ
| ประเภท | VNet ที่บริหารโดย ADF | Fabric VNet data gateway |
|---|---|---|
| บริการที่รองรับ | ไปป์ไลน์ Azure Data Factory & Synapse | Fabric dataflow Gen2, Fabric data pipelines, งานคัดลอก Fabric, การมิเรอร์ Fabric, โมเดลเชิงความหมายของ Power BI และรายงานแบบแบ่งหน้าของ Power BI |
| ความเป็นเจ้าของ VNET | เครือข่ายเสมือนที่ Microsoft จัดการ (ลูกค้าไม่ได้ควบคุมเครือข่าย) | เครือข่ายเสมือนที่จัดการโดยลูกค้า (ลูกค้ามีอํานาจควบคุมอย่างเต็มที่) |
| อุปกรณ์ปลายทางส่วนตัว | สร้างและจัดการอัตโนมัติโดย ADF สําหรับบริการที่รองรับ (Azure Storage, SQL DB เป็นต้น) | ลูกค้ากําหนดค่าเกตเวย์เครือข่ายเสมือนเพื่อเชื่อมต่องาน Fabric กับทรัพยากรภายในเครือข่ายเสมือนของตน |
| การควบคุมเครือข่าย | จํากัด - ลูกค้าสามารถอนุญาตรันไทม์การรวมเครือข่ายเสมือนไปยังปลายทางส่วนตัวเท่านั้น | การควบคุมเต็มรูปแบบ - ลูกค้ากําหนดค่าไฟร์วอลล์, กฎ NSG, การกําหนดเส้นทางในเครือข่ายเสมือนของตนเอง |
| การติดตั้ง / การปรับใช้ | ไม่จําเป็นต้องติดตั้ง จัดการอย่างเต็มที่โดย Microsoft ภายในเครือข่ายเสมือนที่ซ่อนอยู่ | ต้องมีการติดตั้งเกตเวย์ข้อมูลเครือข่ายเสมือนเข้าสู่เครือข่ายเสมือนของลูกค้า |
| ความพร้อมใช้งานสูง | บริหารโดย Microsoft และขยายขนาดอัตโนมัติภายในเครือข่ายเสมือนของ ADF เปลี่ยนเป็นโหมดสํารองเมื่อเปิดใช้งาน TTL | รองรับการปรับขนาดและ HA (คลัสเตอร์ตามโหนด) แต่ทํางานภายในเครือข่ายเสมือนที่จัดการโดยลูกค้า รองรับโหนดได้สูงสุดเจ็ดโหนด |
ความสามารถของ Fabric Data Factory
Fabric Data Factory มี Copilot for Data Factory ซึ่งใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อช่วยคุณสร้างและจัดการไปป์ไลน์ กระแสข้อมูล และรายการอื่นๆ ของ Data Factory
การผสานรวมบ้านพักริมทะเลสาบและคลังสินค้าโดยธรรมชาติ
หนึ่งในข้อดีที่ใหญ่ที่สุดของ Fabric Data Factory คือวิธีการเชื่อมต่อเข้ากับแพลตฟอร์มข้อมูลของคุณ บ้านริมทะเลสาบและคลังสินค้าใน Fabric ทําหน้าที่เป็นทั้งแหล่งและปลายทางในท่อส่งของคุณ ทําให้การสร้างโครงการข้อมูลแบบบูรณาการเป็นเรื่องง่าย ไปป์ไลน์ยังสามารถทํางานบนตารางเลคเฮาส์ที่ได้รับการสนับสนุนโดย ทางลัด OneLake ช่วยให้คุณสามารถแปลงและประสานข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก (รวมถึง การแชร์ข้ามผู้เช่า) โดยไม่ต้องคัดลอกไปยังพื้นที่ทํางานของคุณก่อน
การแจ้งเตือนทางอีเมลด้วย Office 365
กิจกรรม Office 365 Outlook จะส่งการแจ้งเตือนทางอีเมลที่กําหนดเองเกี่ยวกับการเรียกใช้ไปป์ไลน์ สถานะกิจกรรม และผลลัพธ์
ประสบการณ์การเชื่อมต่อข้อมูลแบบคล่องตัว
ประสบการณ์การรับข้อมูลของ Fabric ให้การตั้งค่าที่แนะนําสําหรับไปป์ไลน์การคัดลอกและการเชื่อมต่อใหม่
ประสบการณ์ CI/CD
Fabric แยก CI/CD ออกจากเทมเพลต ARM เพื่อให้คุณสามารถเลือกรายการพื้นที่ทํางานแต่ละรายการสําหรับการเช็คอิน เช็คเอาท์ การตรวจสอบความถูกต้อง และการทํางานร่วมกัน นอกเหนือจากการรวมที่เก็บ Git ภายนอกแล้ว Fabric ยังมีไปป์ไลน์การปรับใช้ในตัวที่ไม่ต้องการที่เก็บภายนอก
การตรวจสอบฮับและข้อมูลเชิงลึกของกิจกรรม
ฮับการตรวจสอบ Fabric Data Factory ให้การมองเห็นข้ามพื้นที่ทํางานในปริมาณงานทั้งหมด พร้อมการเจาะลึกลงไปในแต่ละกิจกรรม
สําหรับกิจกรรมการคัดลอก ให้เลือกปุ่ม รายละเอียดการเรียกใช้ (ไอคอนแว่นตา) เพื่อดูรายละเอียดระยะเวลาที่แสดงระยะเวลาที่แต่ละขั้นตอนใช้เวลา
การทําซ้ําไปป์ไลน์ด่วน
ใช้คุณลักษณะ บันทึกเป็น เพื่อทําซ้ําไปป์ไลน์ที่มีอยู่ ใช้เพื่อสร้างสําเนาการพัฒนา ทดสอบรูปแบบต่างๆ หรือตั้งค่าเวิร์กโฟลว์ที่คล้ายกัน
เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
Note
ฟีเจอร์ใหม่ที่พัฒนาสําหรับ Fabric Data Factory จะไม่ถูกนํากลับมาใช้กับ pipeline ของ Azure Data Factory หรือ Azure Synapse ทั้งสองแพลตฟอร์มรักษาแผนงานแยกกัน ทีมผลิตภัณฑ์ประเมินคําขอแบ็คพอร์ตตามความคิดเห็นของชุมชน
สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูทรัพยากรต่อไปนี้:
- วางแผนอัปเกรดจาก Azure Data Factory เป็น Fabric Data Factory
- อัปเกรดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับ Azure Data Factory เป็น Fabric Data Factory
- การแปลง Mapping Data Flow ใน Dataflow Gen2
- อัปเกรด Azure Data Factory Mapping Data Flow pipelines เป็น Fabric
- คู่มือเกี่ยวกับกระแสข้อมูล Fabric สําหรับผู้ใช้ Azure Data Factory Mapping Data Flow
- รับภาพรวมทั้งหมดของ Fabric Data Factory
- สร้างการรวมข้อมูลแรกของคุณใน Fabric