หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Data Factory ใน Microsoft Fabric (Fabric Data Factory) เป็น Azure Data Factory รุ่นต่อไป ด้วยการใช้ OneLake เป็นเลเยอร์ที่เก็บข้อมูลแบบรวม Fabric Data Factory ช่วยลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานและการเคลื่อนย้ายข้อมูล ไปป์ไลน์สามารถทํางานได้โดยตรงกับข้อมูลสดผ่านทางลัด OneLake และการแชร์ข้ามผู้เช่า
บทความนี้เปรียบเทียบคุณลักษณะหลัก กิจกรรม ตัวเชื่อมต่อ และส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานของทั้งสองบริการ หากต้องการวางแผนการย้ายข้อมูล โปรดดูคู่มือการวางแผนการย้ายข้อมูล
เปรียบเทียบคุณลักษณะเคียงข้างกัน
นี่คือวิธีที่ฟีเจอร์หลักเรียงซ้อนกันระหว่าง Azure Data Factory และ Fabric Data Factory ตารางจะเน้นสิ่งที่เปลี่ยนแปลง มีอะไรใหม่ และสิ่งที่ยังคงเหมือนเดิม
| โรงงานข้อมูล Azure | โรงงานข้อมูลในผ้า | มีอะไรแตกต่างกันบ้าง |
|---|---|---|
| ไปป์ไลน์ | ไปป์ไลน์ | การผสานรวมที่ดีขึ้น: ไปป์ไลน์ใน Fabric ทํางานร่วมกับ Lakehouse, คลังข้อมูล และบริการ Fabric อื่นๆ ได้อย่างราบรื่นทันทีที่แกะกล่อง ไปป์ไลน์ Fabric มีกิจกรรมที่ใช้ SaaS มากขึ้นและแตกต่างกันในคําจํากัดความ JSON ดูการ เปรียบเทียบคุณสมบัติไปป์ไลน์ ของเราสําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม |
| การแมปโฟลว์ข้อมูล | กระแสข้อมูล Gen2 | ใช้งานง่ายกว่า: Dataflow Gen2 มอบประสบการณ์ที่ง่ายกว่าสําหรับการสร้างการแปลง เรากําลังเพิ่มคุณลักษณะการแมปกระแสข้อมูลไปยัง Gen2 มากขึ้นตลอดเวลา |
| 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 Data Factory ใน Fabric คุณใช้การเชื่อมต่อเพื่อเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลของคุณ และเริ่มทํางาน 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 | การเข้าถึงภายในองค์กรเดียวกัน: เชื่อมต่อกับข้อมูลในองค์กรของคุณโดยใช้เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรที่คุ้นเคย 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 | การเคลื่อนย้ายข้อมูลที่เพิ่มขึ้น: Fabric จัดการการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่เพิ่มขึ้นผ่านงานคัดลอกแทนสิ่งประดิษฐ์ของ 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 รวมกับบ้านริมทะเลสาบ, คลังสินค้า ฯลฯ) |
| การประสานไปป์ไลน์ | ไปป์ไลน์ที่มีคุณสมบัติครบถ้วนพร้อมกิจกรรม ทริกเกอร์ พารามิเตอร์ | โมเดลการประสานเดียวกัน ซึ่งจินตนาการใหม่สําหรับ Fabric UX |
| การเคลื่อนย้ายข้อมูล | กิจกรรมการคัดลอก, การแมปโฟลว์ข้อมูล, การสนับสนุน IR ในองค์กร, เครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการ | กิจกรรมการคัดลอก, กระแสข้อมูล Gen2, การเชื่อมต่อในตัวไปยังรายการ OneLake และ Fabric, ทางลัด OneLake สําหรับการเข้าถึงข้อมูลสดโดยไม่ต้องคัดลอก, เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร, เกตเวย์เครือข่ายเสมือน |
| การประมวลผล / IR | โฮสต์ด้วยตนเอง, SSIS และ Azure IR (สําหรับการเคลื่อนไหว + การเปลี่ยนแปลง) | การเชื่อมต่อระบบคลาวด์ เกตเวย์เครือข่ายภายในองค์กร และเสมือน |
| โฟลว์ข้อมูล | Azure Blob, Data Lake Storage, SQL, ตัวเชื่อมต่อ 100+ | ตัวเชื่อมต่อเดียวกัน + การรวม OneLake ดั้งเดิม การจัดตําแหน่งพื้นที่ทํางาน Fabric ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น |
| การตรวจสอบ | ไปป์ไลน์และโฟลว์ข้อมูลใน ADF Studio พร้อมการเรียกใช้ ทริกเกอร์ การแจ้งเตือน | การตรวจสอบฮับและพื้นที่ทํางานด้วยมุมมองแบบรวมทั่วทั้งไปป์ไลน์ กระแสข้อมูล สมุดบันทึก 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 |
การเปรียบเทียบกิจกรรม
ด้วย Data Factory ใน Microsoft Fabric เรายังคงรักษาความต่อเนื่องในระดับสูงด้วย Azure Data Factory กิจกรรมประมาณ 90% ที่เข้าถึงได้ใน ADF มีอยู่แล้วภายใต้ Data Factory in Fabric ต่อไปนี้คือรายละเอียดของกิจกรรมและความพร้อมใช้งานทั้งใน ADF และ Data Factory ใน Fabric:
| กิจกรรม | เอดีเอฟ | โรงงานข้อมูลในผ้า |
|---|---|---|
| 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 | กระแสข้อมูล Gen2 |
| 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
นอกเหนือจากการรักษาความต่อเนื่องของกิจกรรมแล้ว Data Factory ใน Fabric ยังแนะนํากิจกรรมใหม่ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการในการประสานงานที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของคุณ กิจกรรมใหม่เหล่านี้คือ:
- Outlook: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่ออํานวยความสะดวกในการรวมเข้ากับบริการ Outlook
- ทีม: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่อเปิดใช้งานการประสานกิจกรรม Microsoft Teams
- การรีเฟรชแบบจําลองความหมาย: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่อปรับปรุงความสามารถในการรีเฟรชแบบจําลองความหมายของ Power BI
- กระแสข้อมูล Gen2: พร้อมใช้งานใน Fabric Data Factory เพื่อเพิ่มศักยภาพการประสานข้อมูลด้วยความสามารถของกระแสข้อมูลขั้นสูง
สําหรับรายการกิจกรรม Fabric Data Factory ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด โปรดดู ภาพรวมกิจกรรม
การเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อ
สําหรับการเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อทั้งหมดและความพร้อมใช้งานใน Azure Data Factory และ Fabric Data Factory โปรดดูบทความการเปรียบเทียบตัวเชื่อมต่อ
รันไทม์การรวมที่โฮสต์ด้วยตนเอง (SHIR) เทียบกับเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร (OPDG)
Note
บริการที่ SHIR และ OPDG รองรับแตกต่างกัน:
- Self-hosted รันไทม์การรวม (SHIR): รองรับ Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning studio และ Azure Purview
- เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร (OPDG): รองรับ Power BI, Power Apps, Power Automate, Azure Analysis Services, Logic Apps, Fabric Dataflow Gen2, Fabric Pipeline, Fabric Copy Job และ Fabric Mirroring
| 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 คิวรี Power BI Direct: ขีดจํากัดการตอบสนองแบบไม่บีบอัด 16 MB |
เครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการ ADF เทียบกับเกตเวย์ข้อมูลเครือข่ายเสมือนแบบแฟบริก
Azure Data Factory (ADF) Managed เครือข่ายเสมือน และ Microsoft Fabric เครือข่ายเสมือน (เครือข่ายเสมือน) Data Gateway ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องเปิดเผยต่ออินเทอร์เน็ตสาธารณะ แม้ว่าทั้งสองตัวเลือกจะรองรับการเชื่อมต่อส่วนตัวสําหรับปริมาณงานบนคลาวด์ แต่ก็แตกต่างกันไปตามวิธีการตั้งค่า ใครเป็นผู้จัดการ และบริการที่รองรับ
VNET ที่มีการจัดการของ ADF
Microsoft เป็นเจ้าของและจัดการสภาพแวดล้อมเครือข่าย คุณได้รับการตั้งค่าง่ายๆ แต่คุณไม่สามารถควบคุมการตั้งค่าเครือข่ายหรือกฎไฟร์วอลล์ได้เกตเวย์ข้อมูล VNET แบบแฟบริค
คุณปรับใช้เกตเวย์ภายในเครือข่ายเสมือน Azure ของคุณเอง สิ่งนี้ช่วยให้คุณควบคุมเครือข่าย ไฟร์วอลล์ และการปรับขนาดได้อย่างเต็มที่ คุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าเกตเวย์จะเชื่อมต่อกับทรัพยากรของคุณอย่างไรและจัดการการตั้งค่าเครือข่ายทั้งหมด
ใช้ตารางด้านล่างเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างหลักและเลือกตัวเลือกที่เหมาะกับปริมาณงานและความต้องการด้านการกํากับดูแลของคุณ
| ประเภท | เครือข่ายเสมือนที่มีการจัดการของ ADF | เกตเวย์ข้อมูลเครือข่ายเสมือน Fabric |
|---|---|---|
| บริการที่รองรับ | ไปป์ไลน์ Azure Data Factory & Synapse | Microsoft Fabric Dataflow Gen2, ไปป์ไลน์ข้อมูล Fabric, งานคัดลอก Fabric, การสะท้อน Fabric, แบบจําลองความหมายของ Power BI และรายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI |
| ความเป็นเจ้าของ VNET | เครือข่ายเสมือนที่ Microsoft จัดการ (ลูกค้าไม่ได้ควบคุมเครือข่าย) | เครือข่ายเสมือนที่จัดการโดยลูกค้า (ลูกค้ามีอํานาจควบคุมอย่างเต็มที่) |
| อุปกรณ์ปลายทางส่วนตัว | สร้างและจัดการอัตโนมัติโดย ADF สําหรับบริการที่รองรับ (Azure Storage, SQL DB เป็นต้น) | ลูกค้ากําหนดค่าเกตเวย์เครือข่ายเสมือนเพื่อเชื่อมต่อปริมาณงาน Fabric กับทรัพยากรภายในเครือข่ายเสมือนของตน |
| การควบคุมเครือข่าย | จํากัด - ลูกค้าสามารถอนุญาตรันไทม์การรวมเครือข่ายเสมือนไปยังปลายทางส่วนตัวเท่านั้น | การควบคุมเต็มรูปแบบ - ลูกค้ากําหนดค่าไฟร์วอลล์, กฎ NSG, การกําหนดเส้นทางในเครือข่ายเสมือนของตนเอง |
| การติดตั้ง / การปรับใช้ | ไม่จําเป็นต้องติดตั้ง จัดการอย่างเต็มที่โดย Microsoft ภายในเครือข่ายเสมือนที่ซ่อนอยู่ | ต้องติดตั้ง Virtual Network Data Gateway ลงในเครือข่ายเสมือนของลูกค้า |
| 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
การรวมกันของคลังข้อมูลและเลคเฮ้าส์แบบเนทีฟ
หนึ่งในข้อดีที่ใหญ่ที่สุดของ Fabric Data Factory คือวิธีการเชื่อมต่อเข้ากับแพลตฟอร์มข้อมูลของคุณ เลคเฮ้าส์และคลังข้อมูลทํางานเป็นทั้งแหล่งข้อมูลและปลายทางในไปป์ไลน์ของคุณ ทําให้ง่ายต่อการสร้างโครงการข้อมูลแบบรวม 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
คุณลักษณะใหม่ที่พัฒนาขึ้นสําหรับ Data Factory ใน Fabric จะไม่ถูกแบ็คพอร์ตไปยังไปป์ไลน์ Azure Data Factory หรือ Azure Synapse ทั้งสองแพลตฟอร์มรักษาแผนงานแยกกัน ทีมผลิตภัณฑ์ประเมินคําขอแบ็คพอร์ตตามความคิดเห็นของชุมชน
สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูทรัพยากรต่อไปนี้: