比较Azure数据工厂与突触与织物管道的比较

对微软领先的数据集成平台的深入比较，可帮助您为下一个项目选择合适的工具。

从推荐人开始

一目了然：关键的差异化者

Azure数据工厂（ADF）

已建立的纯播放ETL/ELT编排者。最适合使用付费模型的多样化，解耦数据集成任务。

Azure Synapse管道

ADF的力量集成到统一的分析平台中。大规模数据仓库和大数据分析的理想选择。

Microsoft Fabric Pipelines

下一代，基于SaaS的经验。非常适合端到端分析，自助服务BI和AI驱动的开发。

找到您的合适：决策助手

切换对您项目最重要的功能，我们会立即推荐最佳平台。

紧密的动力BI集成
付费（无固定容量）
广泛的本地 / SaaS连接器
内置的实时分析
大型数据仓库 / ELT大规模
需要SSIS软件包运行时
严格的网络隔离 /私人链接

我们的建议：

微软面料

推荐面料，因为它具有本地功率BI集成，内置的实时分析功能和现代SaaS体验。

注意：这是咨询建议。始终在官方文档中验证特定功能均衡和要求。

详细的比较

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特征

表现

定价

一体化

可视化差异

特征到期雷达

常见的定价模型

技术深度潜水

连接器和混合集成

尽管所有三个平台都连接到广泛的来源，但它们的优势也有所不同。

• ADF和Synapse：遗产和第三方连接器中无可争议的领导者。它们具有超过100多个预先构建的连接器，是具有Oracle，SAP，Teradata和IBM DB2等不同系统的复杂企业的安全选择。本地连接由成熟的自托管集成运行时（SHIR）处理。
• 织物管道：在Microsoft生态系统内的本机集成方面表现出色。它具有用于Onelake，Lakehouse和KQL数据库的一流连接器。尽管其外部连接器库正在迅速增长，但对于某些旧的企业系统仍然存在差距。本地访问通过统一的本地数据网关进行管理，该网关与Power Platform共享。

计算基础架构和运行时间

在管理和绩效方面，基础计算模型是一个主要的区别。

• ADF和Synapse：依靠用户管理集成运行时间（IR）。您必须配置Azure IR（对于云）或自托管IR（用于本地）。这提供了对位置，规模和网络隔离（通过托管VNET）的颗粒状控制，但增加了管理开销。
• 织物管道：抽象消除计算层。没有集成时间可以管理。织物透明地规定基于您购买的容量的管道执行必要的计算。与ADF的托管VNET相比，这简化了开发，但对网络细节的控制更少。

监视和可扩展性

您的监视和扩展管道的方式在整个平台上都有很大差异。

监视

• ADF/Synapse：在其各自的工作室中提供专用的监视选项卡。他们提供详细的运行历史记录和日志，可以将其与Azure Monitor集成以进行集中记录。
• 织物：具有统一的功能监视轮毂这提供了所有织物伪像的跨工作空间视图，包括管道，数据流和动力BI刷新。这为企业治理提供了卓越的整体观点。

扩展性和API

• ADF/Synapse：提供强大的REST API和SDK进行程序控制。它们通过手臂模板和git与CI/CD的Azure Devops成熟。
• 织物：还提供API并正在构建其CI/CD故事。它目前支持“部署管道”，以促进简单的环境促销，并在其路线图上具有完整的GIT集成。它通过M365集成引入了新的可扩展性（例如，发送前景/团队通知）。

定价和总拥有成本（TCO）

了解成本模型至关重要。这不仅与价格标签有关，还与模型如何与您的使用模式保持一致并影响长期运营成本。

Azure数据工厂

型号：付费

颗粒状，基于消费的计费。

• ✓管道运行：每项活动执行费用（百分之一的分数）。
• ✓计算时间：数据流（SPARK）和数据移动（IR）每小时充电。
• ✓存储和网络：数据存储（例如ADL）和数据出口的单独成本。

TCO影响：

最低的入门成本，是零星工作负载的理想选择。通过连续的大规模使用，TCO可能会变得高高且不可预测。需要积极的成本管理。

Azure Synapse分析

型号：混合消耗

将付款方式与保留容量结合在一起。

• ✓管道：与ADF相同的账单（按付费）。
• ✓专用池：保留的计算（SQL的DWUS，SPARK节点）每小时收费，提供性能保证。
• ✓无服务器池：SQL和SPARK的按要付费（处理的数据）。

TCO影响：

灵活但复杂。可以通过暂停专用池来优化TCO，但需要大量的操作开销。隐藏的成本可能来自非托管资源。

微软面料

型号：基于容量的

固定的共享资源池的每月费用。

• ✓全包计算：一项容量费涵盖管道，SQL，Spark，DataFrows和Power BI Premium功能。
• ✓没有每笔费用：运行尽可能多的管道，而无需增量费用就可以处理。
• ✓捆绑存储：ONELAKE存储的容量限制包括在内。

TCO影响：

高度可预测的成本。通过捆绑服务来减少多面项目的TCO，否则将单独收费。更高的入门成本可能不适合非常小的项目。

企业准备：安全，治理和DEVOPS

安全

ADF/Synapse：通过Azure AD进行的粒状控制，用于IR隔离的托管虚拟网络以及用于安全连接的私人端点。

织物：通过M365/Azure AD和工作区进行统一安全模型。缺乏VNET隔离，依赖面料的安全SaaS端点。

治理

ADF/Synapse：与Azure Monitor的深度集成以进行记录和警报。可以通过Microsoft Purview来分类以获取数据谱系。

织物：所有织物伪像的集中监控中心。与Purview的本地集成，用于端到端的血统和治理。

了解更多：关于Azure的快速视线：确定性集成指南（突触和织物）

DevOps＆CI/CD

ADF/Synapse：成熟的GIT集成和ARM模板部署，用于强大的，代码驱动的CI/CD流程。

织物：内置部署管道，用于跨环境的简单促销。全GIT集成在路线图上，以进行更高级的方案。

迁移剧本和未来前景

战略方向

微软的重点显然是微软面料作为未来的统一分析平台。尽管ADF和Synapse得到了充分的支持，但大多数新的创新都会在结构中发生。

• ADF/Synapse：期望现有关键任务工作负载的稳定性和可靠性。
• 织物：期望快速的特征增长，更深的AI集成以及剩余特征差距的缩小。

分阶段的迁移剧本

1。库存和奇偶校验检查：列出所有管道，活动和连接器。检查官方面料均衡列表是否有任何空白。
2。试点项目：将1-2个代表性管道迁移到织物。验证绩效，治理和成本。
3。并行运行：在有限的时间内，以串联运行旧管道和新管道。调和输出以确保一致性。
4。切割和优化：将触发器切换到新的织物管道，退役旧的管道和调节织物容量。

常见问题（常见问题解答）

分数和评分目标是目标吗？

它们是基于共同部署模式的比较，以从业者为导向的启发式方法。始终验证您的特定需求概念证明。

我什么时候应该更喜欢消费与容量定价？

消费（ADF/Synapse）最适合您想要颗粒状成本控制的低矮或不可预测的工作负载。容量（织物）对于稳定，多面的分析项目，更好的是可预测的每月费用。

会退休ADF或Synapse吗？

微软表示没有立即退休ADF或突触的计划。它们仍然得到充分支持，但是新创新的重点是Microsoft Fabric。

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