In der Welt der Datenverarbeitung und Datenintegration spielt Data Factory eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung effizienter Workflows und ermöglicht es Organisationen, die Leistungsfähigkeit ihrer Daten zu nutzen. Soweit es Microsoft betrifft, gibt es zwei Hauptoptionen für ETL-Tools: Azure Data Factory (ADF) und Data Factory in Microsoft Fabric (DFiMF). Während beide Plattformen robuste Fähigkeiten zur Verwaltung und Transformation von Daten bieten, weisen sie unterschiedliche Merkmale und Funktionalitäten auf. Indem diese Unterschiede verstanden werden, können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, um die am besten geeignete Data Factory-Plattform für ihre spezifischen Anforderungen zu nutzen. Um zu verstehen, welches Tool besser für die Bedürfnisse einer Organisation geeignet ist, ist eine Erklärung des Tools erforderlich.

Definition der Tools

Azure Data Factory ist ein leistungsstarker Datenintegrationsdienst, der von Microsofts Azure-Cloud-Plattform bereitgestellt wird. Entwickelt, um Daten-Workflows zu orchestrieren und zu automatisieren, ermöglicht Azure Data Factory nahtlose Prozesse der Extraktion, Transformation und des Ladens (ETL) über verschiedene Datenquellen und -ziele hinweg. Darüber hinaus bietet Azure Data Factory robuste Planungs-, Überwachungs- und Audit-Funktionen, mit denen Benutzer Datenpipelines effektiv verwalten und verfolgen können.

Microsoft Fabric ist eine einheitliche Plattform, die darauf abzielt, ein umfassendes Set an Daten- und Analysediensten bereitzustellen. Microsoft Fabric umfasst Dienste für Data Warehousing, Data Lakes und maschinelles Lernen. Eines der von Microsoft Fabric angebotenen Tools ist Data Factory in Microsoft Fabric (DFiMF). DFiMF ist ein cloudbasierter Dienst, der alle ETL-Anforderungen eines Unternehmens abdeckt, indem er sich mit einer Vielzahl von Quellen verbindet. Allgemein ist DFiMF eine Kombination aus ADF und Power Query-Datenflüssen. Die oben genannten Technologien waren bisher getrennt. Jetzt haben Entwickler die Möglichkeit, die Kombination dieser Tools zu nutzen:

• Datenflüsse, um Daten zu erfassen, sie umzuwandeln und zu laden

• Datenpipelines kontrollieren den Rest der Ausführung, indem sie einen Weg zur Orchestrierung mehrerer Datenflüsse bieten

Gemeinsame Merkmale erkunden

Lassen Sie uns mit den Gemeinsamkeiten dieses Tools beginnen. Beide Plattformen können mit dem gesamten Spektrum an Datenquellen verbunden werden, sei es On-Premises, Cloud oder SaaS. Sie sind beide cloudbasierte Plattformen. Ihre Hauptmerkmale sind:

• Datenintegration

• Datenorchestrierung

• Planung

• Überwachung

• Fehlerbehandlung

Unterschiede erkunden

Auf der anderen Seite gibt es auch einige Unterschiede zwischen diesen beiden Tools.

• In ADF kann der Benutzer ein Dataset erstellen. Im Gegensatz dazu gibt es in DFiMF keine Datasets, sondern es wird eine Verbindung verwendet, um die Daten abzurufen.

• Die Datenpipeline von DFiMF bietet mehr Integrationsoptionen, einschließlich Lakehouse, Datawarehouse und mehr.

• In ADF kann der Benutzer ein Dataset erstellen. Im Gegensatz dazu gibt es in DFiMF keine Datasets, sondern es wird eine Verbindung verwendet, um die Daten abzurufen.

• Maschinelle Lernfunktionalitäten, die in DFiMF zu finden sind. Mit dieser Funktion kann die Identifizierung und Anwendung von Datentransformationen automatisch erfolgen.

• DFiMF bietet eine unternehmensgerechte Lösung, was bedeutet, dass es sehr einfach in die bestehende Infrastruktur eines Unternehmens integriert werden kann.

• In DFiMF gibt es eine "Speichern unter"-Option, mit der Sie Pipelines für andere Entwicklungszwecke einfach duplizieren können.

Schlüsselfaktoren für die endgültige Entscheidung

Hier sind einige zusätzliche Faktoren, die bei Ihrer Entscheidungsfindung helfen können:

Budget:

Berücksichtigen Sie Ihr Budget. Oft stellt ADF eine kostengünstigere Wahl im Vergleich zu DFiMF dar.

ADF: ist ein Pay-as-you-go-Dienst, daher hängen die Kosten von der Anzahl der Verbindungen, der Häufigkeit, mit der jede Aktivität in diesem Knoten ausgeführt wird, und der Menge der bewegten Daten ab. Die Kosten basieren auf:

• Data Factory Units (DFUs): 0,00025 $/DFU-Minute

• Datenübertragung: Hier hängen die Kosten von der Quelle und dem Ziel der Daten ab

• Speicherung: Hängt vom Speichertyp ab, z.B. Standard allgemeinverfügbar v2, Premium Block Blobs, Premium Page Blobs

Es gibt einen Preiskalkulator von Microsoft - hier

DFiMF: die Kosten sind die gleichen wie oben, aber zusätzlich gibt es auch:

• Kosten für inaktive Pipelines: 0,80 $ pro Monat berechnet

• Kosten für Trigger: 0,00025 $/Trigger/Minute berechnet ( hier )

Technische Expertise:

Wenn Sie eine benutzerfreundliche und unkomplizierte Datenintegrationslösung bevorzugen, könnte ADF die geeignetere Option sein. Die intuitive Benutzeroberfläche und die vereinfachte Pipeline-Erstellung machen es Benutzern mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen zugänglich. Im Gegensatz dazu könnte DFiMF ein höheres Maß an technischer Expertise erfordern, um seine erweiterten Funktionen und Fähigkeiten vollständig zu nutzen.

Zukünftige Skalierbarkeit:

Wenn Sie in Zukunft erweiterte Datenintegrationsfunktionen benötigen, wie zum Beispiel benutzerdefinierte Konnektoren, komplexe Transformationen oder spezifische Integrationsszenarien, bietet DFiMF eine breitere Palette von Optionen und Flexibilität, um diesen sich entwickelnden Anforderungen gerecht zu werden. Microsoft fördert aktiv diese innovative Lösung von DFiMF, was ihr Potenzial als zukünftiger Branchenstandard unterstreicht.

Sicherheit und Governance:

Heutzutage sind viele Unternehmen sehr vorsichtig, wenn es um sensible Daten geht. In Fabric werden Schutzlabels unterstützt und darüber hinaus wird, wenn ein Benutzer etwas als hochvertraulich markiert, dieses Label auf das gesamte Datenspektrum in Fabric angewendet.

Sowohl Microsoft Fabric als auch Azure Data Factory sind leistungsstarke Datenintegrationsplattformen, die Unternehmen beim Verschieben, Transformieren und Laden von Daten in der Cloud unterstützen können. Die beste Plattform für Sie hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Was ich persönlich empfehlen würde, ist, wenn Sie ein größeres Unternehmen sind, das mehr als ein Microsoft-Tool verwendet und überlegt, zu Azure zu migrieren, ist Data Factory der richtige Weg. Dann haben Sie alle Ihre analytischen Tools und Dienstleistungen unter einem Dach, das synergetisch wirkt und ein einheitliches analytisches Erlebnis bietet.