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Data Factory in Microsoft Fabric ist die nächste Generation von Azure Data Factory, die Datenverschiebungs- und Datentransformationsdienste in der Cloud bietet, mit denen Sie die komplexesten ETL-Szenarien lösen können. Diese Lösung soll Ihre Data Factory benutzerfreundlich, leistungsstark und wirklich unternehmenstauglich machen. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen Azure Data Factory und Data Factory in Microsoft Fabric verglichen.
Übersicht der Features
In der modernen Umgebung von Data Factory in Fabric gibt es einige unterschiedliche Funktionskonzepte im Vergleich zu Azure Data Factory. Die folgende Tabelle zeigt die detaillierte Zuordnung der Funktionen.
| Azure Data Factory | Data Factory in Fabric | Beschreibung |
|---|---|---|
| Pipeline | Datenpipeline | Die Datenpipeline in Fabric ist besser in die einheitliche Datenplattform integriert, einschließlich Lakehouse, Datawarehouse und mehr. |
| Zuordnen des Dataflows | Dataflow Gen2 | Dataflow Gen2 ermöglicht einfachere Erstellung von Transformationen. Wir arbeiten derzeit daran, dass in Dataflow Gen2 mehr Funktionen für die Zuordnung von Dataflows unterstützt werden. |
| activities | activities | Wir arbeiten derzeit daran, dass mehr ADF-Aktivitäten in Data Factory in Fabric unterstützt werden. Data Factory in Fabric bietet auch einige neu hinzugekommene Aktivitäten wie die Office 365 Outlook-Aktivität. Details finden Sie in der Aktivitätsübersicht. |
| Dataset | Nicht zutreffend | Data Factory in Fabric verfügt nicht über Datasetkonzepte. Die Verbindung wird verwendet, um jede Datenquelle zu verbinden und Daten abzurufen. |
| Verknüpfter Dienst | Verbindungen | Verbindungen weisen ähnliche Funktionen wie verknüpfte Dienste auf, aber Verbindungen in Fabric können intuitiver erstellt werden. |
| Trigger | Planen von Triggern und Dateiereignistriggern | Fabric kann die Ereignisse „Scheduler“ und „Reflex“ verwenden, um Pipelines automatisch auszuführen. Dateiereignistrigger werden nativ in Pipelines in Microsoft Fabric Data Factory unterstützt. |
| Veröffentlichen | Speichern, Ausführen | Für die Pipeline in Fabric müssen Sie Inhalte nicht veröffentlichen, um sie zu speichern. Stattdessen können Sie die Schaltfläche „Speichern“ verwenden, um den Inhalt direkt zu speichern. Wenn Sie auf die Schaltfläche „Ausführen“ auswählen, wird der Inhalt gespeichert, bevor die Pipeline ausgeführt wird. |
| Autoresolve und Azure Integration Runtime | Nicht zutreffend | In Fabric nutzen wir nicht das Konzept von Integration Runtime. |
| Selbstgehostete Integration Runtimes | Lokales Datengateway | Das lokale Datengateway ermöglicht den Zugriff auf lokale Daten über die Fabric Data Factory. Einzelheiten finden Sie unter Zugreifen auf lokale Datenquellen in Data Factory für Microsoft Fabric. |
| Azure-SSIS Integration Runtimes | Noch festzulegen | Die Funktion in Fabric hat die Roadmap und den Entwurf nicht bestätigt. |
| MVNet und privater Endpunkt | Noch festzulegen | Die Funktion in Fabric hat die Roadmap und den Entwurf nicht bestätigt. |
| Ausdruckssprache | Ausdruckssprache | Die Ausdruckssprache ist in ADF und Fabric ähnlich. |
| Authentifizierungstyp im verknüpften Dienst | Authentifizierungsart in Verbindung | Die Authentifizierungsart in der Fabric-Pipeline hat bereits gängige Authentifizierungstypen in ADF unterstützt, und es werden weitere Authentifizierungsarten hinzugefügt. |
| CI/CD | CI/CD | CI/CD-Funktionen in Fabric Data Factory werden in Kürze verfügbar sein. |
| Exportieren und Importieren von ARM | Speichern unter | „Speichern unter“ ist in der Fabric-Pipeline verfügbar, um eine Pipeline zu duplizieren. |
| Überwachung | Überwachung, Ausführungsverlauf | Der Überwachungshub in Fabric verfügt über erweiterte Funktionen und moderne Features wie Überwachung in verschiedenen Arbeitsbereichen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen. |
Datenpipeline der Data Factory in Microsoft Fabric
Es gibt viele spannende Features der Datenpipeline in Data Factory von Microsoft Fabric. Wenn Sie diese Features nutzen, können Sie die Leistungsfähigkeit von Pipelines in Fabric spüren.
Lakehouse/Datawarehouse-Integration
Lakehouse und Data Warehouse sind als Quelle und Ziel in Pipelines von Fabric verfügbar, sodass es für Sie äußerst bequem ist, Ihre eigenen Projekte zu erstellen, die in Lakehouse und Datawarehouse integriert sind.
Office 365 Outlook-Aktivität
Die Office 365 Outlook-Aktivität bietet eine intuitive und einfache Möglichkeit, benutzerdefinierte E-Mail-Benachrichtigungen mit Informationen zur Pipeline und Aktivität sowie die Ausgabe der Pipeline durch einfache Konfiguration zu senden.
Funktion zum Abrufen von Daten
In Data Factory in Fabric wird eine moderne und einfache Funktion zum Abrufen von Daten bereitgestellt, sodass Sie ihre Kopierpipeline schnell einrichten und eine neue Verbindung erstellen können.
Moderne Benutzeroberfläche für Überwachung
Mit den kombinierten Funktionen des Überwachungshubs und der Elemente von Data Factory (z. B. Datenflüsse und Datenpipelines) können wir einen vollständigen Überblick über alle Workloads erhalten und alle Aktivitäten innerhalb einer Data Factory-Umgebung untersuchen. Außerdem ist es praktisch, arbeitsbereichübergreifende Analysen über den Überwachungshub durchzuführen.
Die Ergebnisse der Pipelinekopierüberwachung liefern eine detaillierte Aufschlüsselung der Kopieraktivitäten. Wählen Sie die Schaltfläche „Ausführungsdetails“ (mit hervorgehobenem Brillensymbol) aus, um die Ausführungsdetails anzuzeigen. Erweitern Sie die Aufschlüsselung für die Dauer. Sie können sich über die Zeitdauer jeder Phase der Kopiertätigkeit informieren.
Speichern unter
„Speichern unter“ in Fabric-Pipeline bietet eine bequeme Möglichkeit, eine vorhandene Pipeline für andere Entwicklungszwecke zu duplizieren.
