Azure Data Factory (ADF) 與 Fabric Data Factory 之間的活動持續性
本文件提供 Azure Data Factory (ADF) 與 Fabric Data Factory 之間的活動持續性概觀。 規劃資料整合和協調流程工作流程時,請務必了解每個平台上可用的活動。 Fabric Data Factory 旨在供應完整的功能,同時維持與 ADF 的相容性。
活動同位概觀
使用 Microsoft Fabric Data Factory,我們仍會繼續透過 Azure Data Factory 維持高度的持續性。 ADF 中大約 90% 的可存取活動已在 Fabric Data Factory 下可用。 以下是活動及其在 Fabric 中 ADF 和 Data Factory 中的可用性明細:
活動 | ADF | Fabric Data Factory |
---|---|---|
附加變數 | Y | Y |
複本 | Y | Y |
刪除 | Y | Y |
執行/叫用管線 | Y | Y |
失敗 | Y | Y |
篩選器 | Y | Y |
套用至每一個 | Y | Y |
GetMetadata | Y | Y |
如果 | Y | Y |
查詢 | Y | Y |
指令碼 | Y | Y |
設定變數 | Y | Y |
Sproc | Y | Y |
Switch | Y | Y |
Until | Y | Y |
等候 | Y | Y |
Web | Y | Y |
Webhook | Y | Y |
Synapse Notebook | Y | Y |
Azure 功能 | Y | Y |
ADX/KQL | Y | Y |
Azure Machine Learning | Y | Y |
Azure Batch | Y | Y |
Azure Databricks (ADF 中 3 個活動) | Y | Y |
驗證 | Y | 否 |
HDInsight (ADF 中 5 個活動) | Y | 否 |
SSIS | Y | 否 |
對應資料流程 | Y | 否 |
Dataflow Gen2 | N/A | Y |
Office 365 Outlook | N/A | Y |
Teams | N/A | Y |
語意模型重新整理 | N/A | Y |
Azure Machine Learning 批次執行 | 已取代 | N/A |
Azure Machine Learning 更新資源 | 已取代 | N/A |
Power Query (僅限 ADF - 整頓資料流程) | 已取代 | N/A |
SQL | 已取代 | N/A |
Fabric Data Factory 中的新活動
除了維護活動持續性之外,Fabric Data Factory 還引進了一些新活動,以符合更豐富的協調流程需求。 這些新活動包括:
- Outlook:可在 Fabric Data Factory 中使用,以利用 Outlook 服務輔助整合。
- Teams:可在 Fabric Data Factory 中使用,以啟用Microsoft Teams 活動的協調流程。
- 語意模型重新整理:可在 Fabric Data Factory 中使用,以增強 Power BI 語意模型重新整理功能。
- Dataflow Gen2:可在 Fabric Data Factory 中使用,以利用進階資料流程功能提升資料協調流程。
結論
使用 Fabric Data Factory,您可以放心地從 Azure Data Factory 轉換,同時維持高度的活動持續性,並受益於新功能。 請參閱本檔 活動概觀,在 Fabric Data Factory 中規劃數據整合及編排工作流程時。