比較 Azure 數據工廠、Synapse 和 Fabric 管道

Avilas

2025-08-15

在 Azure 上選擇正確的數據集成服務可能很複雜。隨著 Azure 數據工廠 (ADF) 作為既定的編排器、提供統一分析的 Azure Synapse Pipelines 以及作為下一代 SaaS 解決方案而出現的 Microsoft Fabric Pipelines，形勢比以往任何時候都更加強大但也更加令人困惑。這份全面的 2025 年指南詳細分析了關鍵差異。我們不僅提供簡單的功能列表，還提供交互式決策幫助程序、性能和 TCO 的詳細比較以及實用的遷移手冊，幫助您為數據工程和分析工作負載選擇完美的工具。

Azure 數據工廠、Synapse 與 Fabric Pipelines GigXP.com

GigXP.com

特徵
 決策助手
 深入探討
 定價和總體擁有成本
 遷移
 常問問題

對 Microsoft 領先的數據集成平台進行深入比較，幫助您為下一個項目選擇合適的工具。

從推薦人開始

概覽：主要差異化因素

Azure 數據工廠 (ADF)

成熟的純 ETL/ELT 協調器。最適合採用即用即付模式的多樣化、解耦數據集成任務。

Azure 突觸管道

ADF 的強大功能已集成到統一的分析平台中。非常適合大規模數據倉庫和大數據分析。

微軟結構管道

基於 SaaS 的下一代體驗。非常適合端到端分析、自助式 BI 和人工智能驅動的開發。

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切換對您的項目最重要的功能，我們將立即推薦最佳平台。

緊密的 Power BI 集成
按量付費（無固定容量）
廣泛的本地/SaaS 連接器
內置實時分析
大規模的大型數據倉庫/ELT
需要SSIS包運行時
嚴格的網絡隔離/私有鏈接

我們的建議：

微軟結構

推薦使用 Fabric 是因為其原生 Power BI 集成、內置實時分析功能和現代 SaaS 體驗。

注意：這是建議性建議。始終驗證官方文檔中的特定功能奇偶性和要求。

詳細比較

使用過濾器專注於對您最重要的事情。

特徵

表現

定價

一體化

方面	Azure 數據工廠	Azure 突觸管道	微軟結構管道
用戶界面/X	經典 Azure 門戶。需要“發布”步驟。	突觸工作室。統一的 UI，但與 ADF 類似的管道體驗。	現代、類似 Power BI 的 SaaS UI。無需發布步驟，AI Copilot 協助。
數據轉換	映射數據流（可視化，基於 Spark）。	映射數據流，以及集成的 Synapse Spark 筆記本和 SQL。	數據流 Gen2（Power Query）。無映射數據流。
可擴展性	高，通過集成運行時 (IR) 計算進行擴展。	非常高，利用專用 SQL 和 Spark 池實現大規模並行性。	高，根據購買的 Fabric 容量自動縮放。
計算啟動	映射數據流 Spark 集群的分鐘數。	如果 Spark 池經過預熱，速度會更快。	明顯更快。 Spark 會話在幾秒鐘內啟動。
模型	即用即付（每次活動運行、每 IR 小時）。	即用即付，加上專用池 (SQL/Spark) 的費用。	基於容量（資源池的每月固定成本）。
成本效益	最適合不頻繁或小型工作負載。	可以通過暫停資源來優化，但成本可能很高。	可預測的。對於穩定、多方面的工作負載來說通常更便宜。
連接器	約 100 多個連接器。最成熟、內容最豐富的庫。	繼承了 ADF 相同的豐富連接器庫。	庫快速增長，但仍在追趕一些傳統/利基連接器。
商業智能集成	手動的。需要 API 調用或邏輯應用來刷新 Power BI。	改進了。可以鏈接到 Power BI 工作區。	無縫且原生。 Power BI 是 Fabric 生態系統的核心部分。

可視化差異

功能成熟度雷達

常見定價模型

技術深度探討

連接器和混合集成

雖然這三個平台都連接到廣泛的來源，但它們的優勢各不相同。

ADF 和突觸：傳統和第三方連接器領域無可爭議的領導者。它們擁有 100 多個預構建的連接器，是擁有 Oracle、SAP、Teradata 和 IBM DB2 等不同系統的複雜企業的安全選擇。本地連接由成熟的自託管集成運行時 (SHIR) 處理。
織物管道：擅長在 Microsoft 生態系統中進行本機集成。它具有適用於 OneLake、Lakehouse 和 KQL 數據庫的一流連接器。雖然其外部連接器庫正在快速增長，但對於一些遺留企業系統來說仍然存在差距。本地訪問通過與 Power Platform 共享的統一本地數據網關進行管理。

計算基礎設施和運行時

底層計算模型是管理和性能方面的主要區別因素。

ADF 和突觸：依賴用戶管理集成運行時 (IR)。您必須配置 Azure IR（適用於雲）或自託管 IR（適用於本地）。這提供了對位置、規模和網絡隔離（通過託管 VNet）的精細控制，但增加了管理開銷。
織物管道：抽像出計算層。沒有需要管理的集成運行時。 Fabric 根據您購買的容量透明地配置管道執行所需的計算。與 ADF 的託管 VNet 相比，這簡化了開發，但對網絡細節的控制較少。

監控和可擴展性

監控和擴展管道的方式在不同平台上存在很大差異。

監控

ADF/突觸：在各自的工作室內提供專用的監控選項卡。它們提供每個管道的詳細運行歷史記錄和日誌，可以與 Azure Monitor 集成以進行集中日誌記錄。
織物：具有統一的特點監控中心它提供所有 Fabric 工件的跨工作區視圖，包括管道、數據流和 Power BI 刷新。這為企業治理提供了卓越的整體視圖。

可擴展性和 API

ADF/突觸：提供強大的 REST API 和 SDK 用於編程控制。他們通過 ARM 模板和 Git 與 Azure DevOps for CI/CD 進行了成熟的集成。
織物：還提供 API 並正在構建其 CI/CD 故事。它目前支持“部署管道”以進行簡單的環境升級，並且在其路線圖上具有完整的 Git 集成。它通過 M365 集成引入了新的可擴展性（例如，發送 Outlook/Teams 通知）。

定價和總擁有成本 (TCO)

了解成本模型至關重要。這不僅僅是價格標籤的問題，還涉及模型如何與您的使用模式保持一致並影響長期運營成本。

Azure 數據工廠

模式：即用即付

基於消費的細粒度計費。

✓管道運行：按活動執行次數計費（幾分之一美分）。
✓計算時間：數據流 (Spark) 和數據移動 (IR) 按小時收費。
✓存儲和網絡：數據存儲（例如，ADLS）和數據傳出的成本分開。

總體擁有成本影響：

最低的入門成本，非常適合零星工作負載。隨著持續、大規模的使用，TCO 可能會變得很高且難以預測。需要積極的成本管理。

Azure 突觸分析

型號：混合消費

將即用即付與預留容量相結合。

✓管道：計費方式與 ADF 相同（按運行付費）。
✓專用池：預留計算（用於 SQL 的 DWU、用於 Spark 的節點）按小時計費，提供性能保證。
✓無服務器池：SQL 和 Spark 按查詢（處理 TB 數據）付費。

總體擁有成本影響：

靈活但複雜。可以通過暫停專用池來優化 TCO，但需要大量的運營開銷。未管理的資源可能會產生隱性成本。

微軟結構

模型：基於容量

共享資源池的固定每月費用。

✓全包計算：一筆容量費用涵蓋管道、SQL、Spark、數據流和 Power BI Premium 功能。
✓無每次運行費用：在您的能力範圍內運行盡可能多的管道，而無需增加費用。
✓捆綁存儲：OneLake 存儲不超過容量限制。

總體擁有成本影響：

成本高度可預測。通過捆綁原本需要單獨計費的服務，降低多方面項目的總擁有成本。較高的入門成本可能不適合非常小的項目。

企業準備就緒：安全、治理和 DevOps

安全

ADF/突觸：通過 Azure AD 進行精細控制、用於 IR 隔離的託管虛擬網絡以及用於安全連接的專用端點。

織物：通過 M365/Azure AD 和工作區的統一安全模型。缺乏 VNet 隔離，依賴 Fabric 的安全 SaaS 端點。

治理

ADF/突觸：與 Azure Monitor 深度集成以進行日誌記錄和警報。可由 Microsoft Purview 編目以實現數據沿襲。

織物：所有 Fabric 工件的集中監控中心。與 Purview 進行本機集成，以實現端到端的沿襲和治理。

開發運營和 CI/CD

ADF/突觸：成熟的 Git 集成和 ARM 模板部署，可實現強大的代碼驅動的 CI/CD 流程。

織物：內置部署管道，可輕鬆跨環境進行升級。完整的 Git 集成已在更高級場景的路線圖中。

遷移手冊和未來展望

戰略方向

微軟的重點顯然是微軟結構作為未來的統一分析平台。雖然 ADF 和 Synapse 得到完全支持，但大多數新創新將發生在 Fabric 中。

ADF/突觸：期望現有關鍵任務工作負載的穩定性和可靠性。
織物：預計功能將快速增長，人工智能集成將更深入，並縮小剩餘的功能差距。

分階段遷移手冊

1. 庫存和奇偶校驗：列出所有管道、活動和連接器。檢查官方 Fabric 奇偶校驗列表是否存在任何差異。
2. 試點項目：將 1-2 個代表性管道遷移到 Fabric。驗證性能、治理和成本。
3. 並行運行：在有限的時間內，同時運行新舊管道。協調輸出以確保一致性。
4. 割接&優化：將觸發器切換到新的 Fabric 管道、停用舊的管道並調整 Fabric 容量。