從 Azure Data Factory 到 Microsoft Fabric Data Factory

發行項
11/20/2024

Microsoft Fabric Data Factory 是新一代 Azure Data Factory，其提供雲端規模的資料移動和資料轉換服務，可解決最複雜的 ETL 案例。其旨在變得更便於使用、更強大且成為真正企業級服務。本文會比較 Azure Data Factory 與 Microsoft Fabric Data Factory 之間的差異。

功能對應

在 Fabric Data Factory 的新式體驗中，與 Azure Data Factory 相比，有一些不同的功能概念。詳細功能對應如下表所示。

Azure Data Factory	Fabric Data Factory	描述
管線	資料管線	Fabric 中的資料管線與包括 Lakehouse、資料倉儲等在內的同一資料平台更緊密結合。
對應資料流程	Dataflow Gen2	Dataflow Gen2 提供更簡單的方式來建置轉換。我們正努力讓 Dataflow Gen2 支援更多對應資料流程的功能
活動	活動	我們正努力讓 Fabric Data Factory 支援更多 ADF 活動。 Fabric Data Factory 也有 Office 365 Outlook 活動等一些新吸引的活動。＜活動概觀＞中有詳細資料。
資料集	不適用	Fabric Data Factory 沒資料集概念。連線將用於連線每個資料來源和提取資料。
連結服務	連線	連線具有與連結服務類似的功能，但 Fabric 中的連線可以使用更直覺的方式來建立。
觸發程序	排程觸發程式和檔案事件觸發程式	網狀架構可以使用排程器和 Reflex 事件來自動執行管線。 Microsoft Fabric Data Factory 中的管線中原生支持檔案事件觸發程式。
發行	儲存、執行	對於 Fabric 中的管線，不需要發佈來儲存內容。相反，可以使用 [儲存] 按鈕直接儲存內容。按下 [執行] 按鈕時，會在執行管線之前儲存內容。
Autoresolve 和 Azure Integration Runtime	不適用	在 Fabric 中，沒有整合執行階段的概念。
自我裝載整合執行階段	內部部署資料閘道	內部部署的資料閘道可實現透過 Fabric Data Factory 存取內部部署資料。＜如何在 Microsoft Fabric Data Factory 中存取內部部署資料來源＞中有詳細資料。
Azure-SSIS Integration Runtime	有待確定	Fabric 中的功能尚未確認藍圖和設計。
MVNet 和私人端點	有待確定	Fabric 中的功能尚未確認藍圖和設計。
運算式語言	運算式語言	運算式語言在 ADF 和 Fabric 中很類似。
連結服務中的驗證類型	連線中的驗證種類	Fabric 管線中的驗證種類已支援 ADF 中的熱門驗證類型，而且將會新增更多驗證類型。
持續整合與持續傳遞	持續整合與持續傳遞	即將推出 Fabric Data Factory 中的 CI/CD 功能。
匯出和匯入 ARM	Save as	在 Fabric 管線中可使用 [另存新檔] 來複製管線。
監視	監視、執行歷程記錄	Fabric 中的監視中樞具有更進階的功能和新式體驗，例如跨不同工作區進行監視，以便取得更佳的見解。