從 Azure Data Factory 取得至 Microsoft Fabric 中的 Data Factory

Microsoft Fabric 中的 Data Factory 是新一代的 Azure Data Factory，可提供雲端規模的數據移動和數據轉換服務，讓您解決最複雜的 ETL 案例。 它旨在讓您的體驗易於使用、強大且真正企業級。 本文比較 Azure Data Factory 與 Microsoft Fabric 中的 Data Factory 之間的差異。

功能對應

在 Fabric 中 Data Factory 的新式體驗中，與 Azure Data Factory 相比，有一些不同的功能概念。 詳細數據特徵對應會顯示如下表。

Azure Data Factory	Fabric 中的 Data Factory	描述
管線	資料管線	Fabric 中的數據管線與整合的數據平臺更緊密整合，包括 Lakehouse、Datawarehouse 等等。
對應數據流	數據流 Gen2	數據流 Gen2 提供更簡單的體驗來建置轉換。 我們正在讓數據流 Gen2 中支援更多對應數據流的功能
活動	活動	我們正努力在 Fabric 的 Data Factory 中支援更多 ADF 活動。 Fabric 中的 Data Factory 也有一些新吸引的活動，例如 Office 365 Outlook 活動。 詳細數據位於 活動概觀中。
資料集	不適用	Fabric 中的 Data Factory 沒有數據集概念。 連線 ion 將用於連接每個數據源和提取數據。
連結服務	連線	連線 具有與鏈接服務類似的功能，但 Fabric 中的連線有更直覺的方式可建立。
發射鍵	排程（其他觸發程式正在進行中）	網狀架構可以使用排程自動執行管線。 我們正在 Microsoft Fabric 中新增 ADF 支援的更多觸發程式。
發佈	儲存、執行	針對 Fabric 中的管線，您不需要發佈以儲存內容。 相反地，您可以使用 [儲存] 按鈕直接儲存內容。 當您按鍵時，它會在執行管線之前儲存內容。
Autoresolve 和 Azure Integration Runtime	不適用	在 Fabric 中，我們沒有整合運行時間的概念。
自我裝載整合運行時間	內部部署資料閘道（設計中）	Fabric 中的功能仍在設計中。
Azure-SSIS 整合運行時間	待決定	Fabric 中的功能尚未確認藍圖和設計。
MVNet 和私人端點	待決定	Fabric 中的功能尚未確認藍圖和設計。
表達式語言	表達式語言	表達式語言在ADF和 Fabric 中很類似。
連結服務中的驗證類型	線上中的驗證種類	網狀架構管線中的驗證種類已在ADF中支援熱門的驗證類型，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	光纖Data Factory中的 CI/CD 功能即將推出。
匯出和匯入ARM	Save as	[另存新檔] 可在 Fabric 管線中複製管線。
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現代化體驗，例如跨不同工作區進行監視，以取得更佳的見解。

Microsoft Fabric 中數據處理站的數據管線

Microsoft Fabric Data Factory 中的數據管線有許多令人興奮的功能。 利用這些功能，您可以在 Fabric 中感受到管線的強大功能。

Lakehouse/Datawarehouse 整合

Lakehouse 和數據倉儲可在 Fabric 管線中作為來源和目的地使用，因此您非常方便建置與 Lakehouse 和 Datawarehouse 整合的專案。

Office 365 Outlook 活動

Office 365 outlook 活動提供直覺且簡單的方式，透過簡單的設定，傳送有關管線和活動資訊的自定義電子郵件通知，以及管線輸出。

取得數據體驗

在 Fabric 的 Data Factory 中提供現代化且輕鬆的取得數據體驗，因此您設定複製管線並建立新的連線速度超快。

新式監視體驗

透過監視中樞和 Data Factory 項目的組合功能，例如數據流和數據管線，我們可以取得所有工作負載的完整檢視，並深入探索數據處理站體驗內的任何活動。 您也可以透過監視中樞執行跨工作區分析。

管線複製監視結果提供複製活動的明細詳細數據。 選取 [執行詳細數據] 按鈕（醒 目提示眼鏡圖示 ），以檢視回合詳細數據。 展開 [ 持續時間] 明細，您可以了解複製活動中每個階段的時間持續時間。

Save as

另存新檔在網狀架構管線中提供方便的方式，讓您複製現有的管線以供其他開發之用。

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