Jämföra Azure Data Factory vs. Synapse vs. Fabric Pipelines

En djupgående jämförelse av Microsofts ledande dataintegrationsplattformar för att hjälpa dig välja rätt verktyg för ditt nästa projekt.

Börja med Rekommenderaren

Kortfattat: nyckeldifferentierar

Azure Data Factory (ADF)

Den etablerade, renodlade ETL/ELT-orkesteraren. Bäst för olika, frikopplade dataintegrationsuppgifter med en pay-as-you-go-modell.

Azure Synapse Pipelines

ADF:s kraft, integrerad i en enhetlig analysplattform. Idealisk för storskalig datalagring och stordataanalys.

Microsoft Fabric Pipelines

Nästa generations, SaaS-baserad upplevelse. Perfekt för end-to-end-analys, självbetjänings-BI och AI-driven utveckling.

Hitta din passform: Decision Helper

Växla de funktioner som är viktigast för ditt projekt, så kommer vi omedelbart att rekommendera den bästa plattformen.

Tätt Power BI-integration
Betala per gång (ingen fast kapacitet)
Breda on-prem / SaaS-kontakter
Inbyggd realtidsanalys
Stort datalager / ELT i stor skala
Behöver körtid för SSIS-paket
Strikt nätverksisolering / privata länkar

Vår rekommendation:

Microsoft Fabric

Fabric rekommenderas på grund av dess inbyggda Power BI-integration, inbyggda realtidsanalysfunktioner och moderna SaaS-upplevelse.

Obs: Detta är en rådgivande rekommendation. Verifiera alltid specifika egenskapers paritet och krav i officiell dokumentation.

Detaljerad jämförelse

Använd filtren för att fokusera på det som är viktigast för dig.

Drag

Prestanda

Prissättning

Integration

Visualisera skillnaderna

Funktion Mognadsradar

Vanliga prismodeller

Teknisk djupdykning

Kontakter och hybridintegration

Medan alla tre plattformarna ansluter till ett brett utbud av källor skiljer sig deras styrkor.

• ADF & Synapse:De obestridda ledarna inom äldre och tredjepartsanslutningar. Med över 100+ förbyggda kontakter är de det säkra valet för komplexa företag med olika system som Oracle, SAP, Teradata och IBM DB2. Lokala anslutningar hanteras av den mogna Self-Hosted Integration Runtime (SHIR).
• Tygrörledningar:Utmärker sig på inbyggd integration inom Microsofts ekosystem. Den har förstklassiga kontakter för OneLake-, Lakehouse- och KQL-databaser. Även om dess bibliotek med externa kontakter växer snabbt, har det fortfarande luckor för vissa äldre företagssystem. Lokal åtkomst hanteras via den enhetliga On-Premises Data Gateway, som delas med Power Platform.

Compute Infrastructure & Runtimes

Den underliggande beräkningsmodellen är en stor differentiator när det gäller ledning och prestation.

• ADF & Synapse:Lita på användarhanteradeIntegration Runtimes (IR). Du måste konfigurera Azure IR (för moln) eller Self-Hosted IR (för on-prem). Detta ger detaljerad kontroll över plats, skala och nätverksisolering (via Managed VNet), men lägger till administrationskostnader.
• Tygrörledningar:Abstrahera bort beräkningsskiktet. Det finns inga integrationskörtider att hantera. Fabric tillhandahåller på ett transparent sätt den nödvändiga beräkningen för pipelineexekvering baserat på din köpta kapacitet. Detta förenklar utvecklingen men ger mindre kontroll över nätverksspecifikationer jämfört med ADF:s Managed VNet.

Övervakning & utbyggbarhet

Hur du övervakar och förlänger pipelines varierar avsevärt mellan plattformarna.

Övervakning

• ADF/Synapse:Tillhandahåll dedikerade övervakningsflikar inom sina respektive studior. De erbjuder detaljerad körhistorik och loggar per pipeline, som kan integreras med Azure Monitor för centraliserad loggning.
• Tyg:Har en enhetligÖvervakningsnavsom ger en vy över hela arbetsytan av alla Fabric-artefakter, inklusive pipelines, dataflöden och Power BI-uppdateringar. Detta ger en överlägsen, holistisk syn på företagsstyrning.

Utökningsbarhet och API:er

• ADF/Synapse:Erbjud robusta REST API:er och SDK:er för programmatisk kontroll. De har mogen integration med Azure DevOps för CI/CD via ARM-mallar och Git.
• Tyg:Tillhandahåller även API:er och bygger ut sin CI/CD-historia. Den stöder för närvarande "Deployment Pipelines" för enkel miljöfrämjande och har fullständig Git-integration på sin färdplan. Det introducerar ny utökningsbarhet genom M365-integration (t.ex. skicka Outlook/Teams-aviseringar).

Prissättning och total ägandekostnad (TCO)

Att förstå kostnadsmodellen är avgörande. Det handlar inte bara om prislappen, utan hur modellen stämmer överens med dina användningsmönster och påverkar långsiktiga driftskostnader.

Azure Data Factory

Modell: Pay-As-You-Go

Granulär, förbrukningsbaserad fakturering.

• ✓Rörledningskörningar:Faktureras per aktivitetsutförande (bråkdelar av en cent).
• ✓Beräkna tid:Debiteras per timme för Data Flows (Spark) och datarörelse (IR).
• ✓Lagring och nätverk:Separata kostnader för datalagring (t.ex. ADLS) och datautgående.

TCO-påverkan:

Lägsta inträdeskostnad och idealisk för sporadiska arbetsbelastningar. TCO kan bli hög och oförutsägbar med kontinuerlig, storskalig användning. Kräver aktiv kostnadshantering.

Azure Synapse Analytics

Modell: Hybridförbrukning

Kombinerar pay-as-you-go med reserverad kapacitet.

• ✓Rörledningar:Faktureras identiskt med ADF (pay-per-run).
• ✓Dedikerade pooler:Reserverad beräkning (DWU för SQL, noder för Spark) faktureras per timme, vilket ger prestandagarantier.
• ✓Serverlösa pooler:Betala per fråga (TB databearbetning) för SQL och Spark.

TCO-påverkan:

Flexibel men komplex. TCO kan optimeras genom att pausa dedikerade pooler, men kräver betydande driftskostnader. Dolda kostnader kan uppstå från ohanterade resurser.

Microsoft Fabric

Modell: Kapacitetsbaserad

Fast månadskostnad för en delad resurspool.

• ✓All-inclusive Compute:En kapacitetsavgift täcker pipelines, SQL, Spark, Dataflows och Power BI Premium-funktioner.
• ✓Inga avgifter per körning:Kör så många pipelines som din kapacitet kan hantera utan extra avgifter.
• ✓Medföljande lagring:OneLake-lagring ingår upp till kapacitetsgränsen.

TCO-påverkan:

Mycket förutsägbara kostnader. Minskar TCO för mångfacetterade projekt genom att kombinera tjänster som annars skulle faktureras separat. Högre inträdeskostnad kanske inte är lämplig för mycket små projekt.

Enterprise Readiness: Säkerhet, styrning och DevOps

Säkerhet

ADF/Synapse:Granulär kontroll via Azure AD, Managed Virtual Networks för IR-isolering och Private Endpoints för säkra anslutningar.

Tyg:Enad säkerhetsmodell via M365/Azure AD och arbetsytor. Saknar VNet-isolering, förlitar sig på Fabrics säkra SaaS-slutpunkter.

Styrning

ADF/Synapse:Djup integration med Azure Monitor för loggning och varningar. Kan katalogiseras av Microsoft Purview för datalinje.

Tyg:Centraliserad övervakningshub för alla tygartefakter. Native integration med Purview för end-to-end härstamning och styrning.

DevOps & CI/CD

ADF/Synapse:Mature Git-integration och ARM-mallar för robusta, koddrivna CI/CD-processer.

Tyg:Inbyggda distributionspipelines för enkel marknadsföring i olika miljöer. Full Git-integration är på färdplanen för mer avancerade scenarier.

Migration Playbook & Future Outlook

Den strategiska riktningen

Microsofts fokus ligger tydligt påMicrosoft Fabricsom den framtida enhetliga analysplattformen. Medan ADF och Synapse stöds fullt ut, kommer de flesta nya innovationer att ske i Fabric.

• ADF/Synapse:Förvänta dig stabilitet och tillförlitlighet för befintliga verksamhetskritiska arbetsbelastningar.
• Tyg:Räkna med snabb funktionstillväxt, djupare AI-integration och att återstående funktionsluckor täpps till.

Phased Migration Playbook

1. Lager- och paritetskontroll:Lista alla pipelines, aktiviteter och kopplingar. Kontrollera den officiella tygparitetslistan för eventuella luckor.
2. Pilotprojekt:Migrera 1-2 representativa pipelines till Fabric. Validera prestanda, styrning och kostnad.
3. Parallellkörning:Kör de gamla och nya rörledningarna samtidigt under en begränsad tid. Avstäm utdata för att säkerställa konsekvens.
4. Cutover & Optimize:Byt utlösare till de nya Fabric-pipelines, avveckla de gamla och justera Fabric-kapaciteten.

Vanliga frågor (FAQ)

Är poängen och betygen objektiva?

De är jämförande, praktikerorienterade heuristiker baserade på vanliga implementeringsmönster. Validera alltid med ett Proof of Concept för dina specifika behov.

När ska jag föredra förbrukning kontra kapacitetsprissättning?

Läs mer:Jämföra PowerBI DataFlows vs Dataflows Gen2 på Microsoft Fabric

Förbrukning (ADF/Synapse)är bäst för låga eller oförutsägbara arbetsbelastningar där du vill ha detaljerad kostnadskontroll.Kapacitet (tyg)är bättre för stabila, mångfacetterade analysprojekt där en förutsägbar månadskostnad är att föredra.

Kommer ADF eller Synapse att gå i pension?

Microsoft har sagt att det inte finns några omedelbara planer på att avveckla ADF eller Synapse. De har fortfarande fullt stöd, men fokus för ny innovation ligger på Microsoft Fabric.

Brand Snippets

Klicka för att kopiera dessa takeaways för dina rapporter eller presentationer.