Databricks vs Microsoft Fabric: οδηγός απόφασης

Η επιλογή Databricks vs Microsoft Fabric καταλήγει στο ποιος καταναλώνει τα δεδομένα. Αν τα περισσότερα καταλήγουν στο Power BI και η ομάδα σας σκέφτεται σε SQL, το Fabric είναι συνήθως η γρηγορότερη και απλούστερη επιλογή. Αν τα δύσκολα προβλήματά σας είναι η μηχανική δεδομένων, το streaming, η μηχανική μάθηση ή περισσότερα από ένα cloud, το Databricks είναι η ισχυρότερη πλατφόρμα.

Για πολλούς οργανισμούς με βάση τη Microsoft, η ειλικρινής απάντηση είναι και τα δύο. Το Azure Databricks κάνει τη βαριά μηχανική δεδομένων.

Το Fabric και το Power BI εξυπηρετούν την επιχείρηση. Αυτό λειτουργεί, αλλά μόνο αν σχεδιάσετε σκόπιμα το σημείο σύνδεσης ανάμεσά τους.

Στα προγράμματα μεταποίησης και άμυνας όπου έχω δουλέψει, η απόφαση σπάνια κρίνεται από λίστες δυνατοτήτων. Κρίνεται από το μοντέλο κόστους, τις δεξιότητες, τα όρια ασφάλειας και το πού επιτρέπεται να βρίσκονται τα δεδομένα.

Και οι δύο είναι lakehouses πάνω σε ανοιχτά formats πινάκων. Διαφέρουν στο ποιος κατέχει το storage και στο πώς πληρώνετε το compute.

Το Microsoft Fabric είναι πλατφόρμα SaaS. Όλα καταλήγουν στο OneLake, ένα λογικό lake ανά tenant, με τους πίνακες αποθηκευμένους σε format Delta. Lakehouse, warehouse, pipelines, Real-Time Intelligence και Power BI αντλούν όλα από μία κοινή χωρητικότητα.

Τα shortcuts δείχνουν σε δεδομένα άλλων αποθηκευτικών χώρων χωρίς να τα αντιγράφουν. Το mirroring φέρνει μέσα βάσεις δεδομένων και εξωτερικούς καταλόγους.

Το Databricks τρέχει στον δικό σας λογαριασμό cloud (στο Azure ως Azure Databricks, υπηρεσία first-party της Microsoft). Τα δεδομένα σας βρίσκονται στο δικό σας storage, υπό τη διακυβέρνηση του Unity Catalog. Το compute είναι clusters, SQL warehouses ή serverless και μετριέται ανά φόρτο εργασίας σε Databricks Units (DBUs).

Στο θέμα της ανοιχτότητας, η απόσταση έχει μικρύνει. Το OneLake εικονικοποιεί τα metadata, ώστε ένας πίνακας Delta να διαβάζεται ως Iceberg και ένας πίνακας Iceberg ως Delta. Υπάρχουν πραγματικά όρια: μόνο Parquet, έξοδος Iceberg V2, και τα equality deletes σπάνε τη μετατροπή.

Οι managed πίνακες Iceberg του Unity Catalog είναι γενικά διαθέσιμοι, με εξωτερικές μηχανές να διαβάζουν και να γράφουν μέσω του Iceberg REST Catalog API του Unity Catalog. Καμία από τις δύο πλατφόρμες δεν κλειδώνει τα δεδομένα σας σε ιδιόκτητο format. Και οι δύο κλειδώνουν τα pipelines, το μοντέλο ασφάλειας και τις δεξιότητές σας, και εκεί βρίσκεται πραγματικά το κόστος αλλαγής.

Η γέφυρα ανάμεσά τους μετράει περισσότερο για έναν οργανισμό Microsoft. Το Fabric μπορεί να κάνει mirroring ενός Azure Databricks Unity Catalog ως αντικείμενο καταλόγου, σε γενική διαθεσιμότητα. Γίνεται mirroring μόνο των metadata.

Τα δεδομένα διαβάζονται επί τόπου μέσω shortcuts. Μια παγίδα: τα δικαιώματα του Unity Catalog δεν μεταφέρονται. Το Fabric εφαρμόζει το δικό του μοντέλο δικαιωμάτων.

Το Fabric πουλά χωρητικότητα σε F-SKUs, από F2 έως F8192, μετρημένη σε capacity units (CUs). Το Azure τη χρεώνει ανά δευτερόλεπτο χωρίς δέσμευση ή την κρατάτε με reservation για έναν χρόνο. Στο East US, η τιμή καταλόγου pay-as-you-go είναι $0,18 ανά CU-ώρα.

Αυτό φέρνει ένα F64 περίπου στα $11,52 την ώρα, γύρω στα $8.400 τον μήνα αν μένει σε λειτουργία. Η Microsoft αναφέρει ότι ένα reservation εξοικονομεί περίπου 41% έναντι του pay-as-you-go.

Το hot storage του OneLake έχει τιμή καταλόγου $0,026 ανά GB τον μήνα. Δείτε τη σελίδα τιμολόγησης του Microsoft Fabric.

Το F64 είναι επίσης όριο αδειοδότησης. Σύμφωνα με την τεκμηρίωση αδειοδότησης του Fabric, κάτω από το F64 κάθε άτομο που βλέπει περιεχόμενο Power BI χρειάζεται άδεια Pro ή Premium Per User.

Από το F64 και πάνω, οι θεατές με δωρεάν άδεια και ρόλο viewer μπορούν να διαβάζουν αναφορές. Για μερικές εκατοντάδες αναγνώστες αναφορών, αυτό από μόνο του μπορεί να κρίνει το SKU.

Το Azure Databricks χρεώνει DBUs ανά τύπο φόρτου εργασίας, συν τις εικονικές μηχανές Azure από κάτω για το classic compute. Οι τιμές serverless περιλαμβάνουν το compute.

Ακολουθούν οι τιμές καταλόγου Premium για το East US. Δείτε τη σελίδα τιμολόγησης του Azure Databricks.

1. Jobs compute: $0,30 ανά DBU-ώρα.
2. All-purpose compute (διαδραστικά notebooks): $0,55 ανά DBU-ώρα.
3. SQL Pro: $0,55 ανά DBU-ώρα. Serverless SQL: $0,70 ανά DBU-ώρα.
4. Serverless jobs: $0,45 ανά DBU-ώρα. Serverless interactive compute: $0,95 ανά DBU-ώρα.

Όλα τα ποσά είναι τιμές καταλόγου, ελεγμένες τον Οκτώβριο του 2026, για το East US. Άλλες περιοχές διαφέρουν.

Οι εταιρικές συμφωνίες, οι δεσμεύσεις προαγοράς της Databricks και τα reservations του Azure αλλάζουν τον πραγματικό αριθμό. Ο οδηγός μου για την τιμολόγηση του Databricks εμβαθύνει στα DBUs.

Τι σημαίνει αυτό στην πράξη:

1. Το Fabric είναι προβλέψιμο αλλά κοινόχρηστο. Μια βαριά εργασία Spark μπορεί να επιβραδύνει τις αναφορές Power BI στην ίδια χωρητικότητα. Κάποιος πρέπει να διαχειρίζεται τη χωρητικότητα σαν κοινό server.
2. Το Databricks είναι λεπτομερές αλλά έχει διαρροές. Κάθε φόρτος εργασίας κοστίζει ακριβώς όσο χρησιμοποιεί. Clusters που μένουν ανοιχτά, υπερδιαστασιολογημένα warehouses και all-purpose compute για προγραμματισμένες εργασίες είναι οι συνηθισμένες διαρροές.
3. Συγκρίνετε το συνολικό κόστος σε πραγματικούς φόρτους. Κοστολογήστε τα δέκα κυριότερα pipelines σας και την πιο φορτωμένη ώρα αναφορών και στις δύο πλατφόρμες. Ένα λογιστικό φύλλο με τιμές καταλόγου δεν αποδεικνύει τίποτα.

Ο πίνακας καλύπτει τα σημεία που συνήθως κρίνουν την απόφαση για έναν οργανισμό με βάση τη Microsoft.

Κριτήριο	Microsoft Fabric	Databricks (Azure Databricks)
Μοντέλο παράδοσης	SaaS, ένα OneLake για όλο τον tenant	Πλατφόρμα στον δικό σας λογαριασμό cloud και storage
Τιμολόγηση	Χωρητικότητα F-SKU, pay-as-you-go ή με reservation	DBUs ανά φόρτο εργασίας, συν VMs για classic compute
Βάθος μηχανικής δεδομένων	Καλό για SQL, pipelines, Dataflows και notebooks Spark	Βαθύτερο: ρύθμιση Spark, streaming, declarative pipelines, CI/CD
ML και GenAI	Copilot in Fabric, Fabric data agents (GA), μοντέλα και πειράματα ML	Model serving, MLflow, Genie, Agent Bricks
Power BI	Εγγενές· Direct Lake πάνω στο OneLake	Μέσω mirroring στο Fabric ή DirectQuery και Import
Διακυβέρνηση	Δικαιώματα Fabric, OneLake security, Purview, sensitivity labels	Unity Catalog· το Purview μπορεί να το σαρώσει
Multi-cloud	Μόνο Azure	Azure, AWS και Google Cloud
Ταίριασμα δεξιοτήτων	Ομάδες Power BI, SQL και δεδομένων Microsoft	Data engineers, Python και Spark, ML engineers

Power BI και Direct Lake. Το Direct Lake επιτρέπει σε ένα semantic model του Power BI να διαβάζει πίνακες Delta από το OneLake απευθείας στη μνήμη, χωρίς import refresh. Είναι ο ισχυρότερος λόγος για να χρησιμοποιήσετε το Fabric.

Χρειάζεται χωρητικότητα Fabric και τα όρια πινάκων αυξάνονται με το SKU. Ένας κατάλογος Azure Databricks με mirroring είναι υποστηριζόμενη πηγή Direct Lake, οπότε πίνακες gold χτισμένοι στο Databricks μπορούν να τροφοδοτούν αναφορές Direct Lake.

ML και GenAI. Τα Fabric data agents, που απαντούν σε ερωτήσεις σε φυσική γλώσσα πάνω σε δεδομένα του OneLake, είναι γενικά διαθέσιμα. Ορισμένες ενοποιήσεις, όπως η χρήση τους από το Microsoft 365 Copilot, είναι ακόμη σε preview. Το Copilot in Fabric χρειάζεται πληρωμένη χωρητικότητα F2 ή μεγαλύτερη και καταναλώνει από αυτήν.

Στο Databricks, το Genie επιτρέπει στους επιχειρηματικούς χρήστες να ρωτούν πίνακες με διακυβέρνηση σε φυσική γλώσσα. Το Agent Bricks είναι η πλατφόρμα για ανάπτυξη και διάθεση προσαρμοσμένων agents σε κώδικα.

Η Databricks κατατάσσει πλέον το Knowledge Assistant και το Supervisor Agent ως legacy και κατευθύνει τη νέα low-code δουλειά στα Genie Agents. Το άρθρο μου για το Genie και το Agent Bricks το καλύπτει αναλυτικά.

Διακυβέρνηση. Το Unity Catalog είναι το ωριμότερο ενιαίο control plane για πίνακες, μοντέλα, lineage και λεπτομερή πρόσβαση σε workspaces και clouds. Η διακυβέρνηση του Fabric βελτιώνεται γρήγορα.

Σε ένα περιβάλλον Microsoft, το Purview είναι συχνά ήδη ο εταιρικός κατάλογος και μπορεί να σαρώσει metadata και lineage του Unity Catalog. Ο οδηγός μου για τη διακυβέρνηση με το Unity Catalog καλύπτει την πλευρά του Databricks.

Οι περισσότεροι οργανισμοί με βάση τη Microsoft που βλέπω δεν διαλέγουν ένα. Τρέχουν Azure Databricks για εισαγωγή δεδομένων, μηχανική και ML και μετά εκθέτουν επιμελημένους πίνακες στο Fabric για το Power BI. Με το mirroring καταλόγου και το Direct Lake, το μοτίβο αυτό υποστηρίζεται πλέον καλά.

Λειτουργεί όταν ισχύουν τρία πράγματα:

1. Μία πλατφόρμα κατέχει κάθε επίπεδο. Το Databricks κατέχει από το bronze ως το gold. Το Fabric κατέχει τα semantic models και τις αναφορές. Κανείς δεν ξαναχτίζει τον ίδιο πίνακα και στα δύο.
2. Η ασφάλεια σχεδιάζεται δύο φορές, μία φορά. Το mirroring δεν αντιγράφει τα δικαιώματα του Unity Catalog. Αποφασίστε ποιος κατέχει τους κανόνες σε επίπεδο γραμμής και στήλης στο Fabric και τεκμηριώστε την αντιστοίχιση.
3. Κάποιος κατέχει τον λογαριασμό και των δύο. Τα DBUs και η χωρητικότητα βρίσκονται σε διαφορετικές γραμμές κόστους. Χωρίς έναν υπεύθυνο, κάθε ομάδα βελτιστοποιεί τη δική της πλατφόρμα και το σύνολο ανεβαίνει.

Αποτυγχάνει όταν το Fabric γίνεται κρυφά δεύτερη πλατφόρμα μηχανικής δεδομένων και καταλήγετε με δύο επίπεδα gold που διαφωνούν. Όπου είδα το «και τα δύο» να στραβώνει, ήταν για δύο λόγους: η ενοποίηση ανάμεσα στις πλατφόρμες δεν ήταν σωστή και κανείς δεν ήξερε ποια πλατφόρμα κατείχε τα δεδομένα. Προτιμώ να θέσω τον κανόνα την πρώτη μέρα παρά να το ξεμπερδεύω αργότερα.

Για τα δεδομένα ERP (SAP, Oracle ή Microsoft Dynamics 365) ισχύει η ίδια λογική. Προσγειώστε και μοντελοποιήστε τα μία φορά, σε ένα σημείο. Οι σημειώσεις μου για τον εκσυγχρονισμό ERP και το clean core εξηγούν γιατί η πλευρά του ERP μετράει όσο και η πλατφόρμα.

Μεταποίηση. Τα δεδομένα εργοστασίου είναι το τεστ αντοχής. Ροές από historians και MES, streams αισθητήρων υψηλής συχνότητας, αρχεία ποιότητας και συντήρησης συνδεδεμένα με το ERP. Το Real-Time Intelligence του Fabric (eventstreams και eventhouses) χειρίζεται καλά τα λειτουργικά dashboards.

Για streaming μηχανική μεγάλης κλίμακας, feature pipelines για προληπτική συντήρηση και ML πάνω σε δεδομένα αισθητήρων, χρησιμοποιώ το Databricks. Το streaming και η μηχανική μάθηση σε δεδομένα αισθητήρων και μηχανών είναι το σημείο όπου αποδεικνύει την αξία του στη δουλειά μου.

Άμυνα. Η κυριαρχία και ο διαχωρισμός έρχονται πρώτα. Τα διαβαθμισμένα και τα μη διαβαθμισμένα περιβάλλοντα μένουν χωριστά. Τα δεδομένα υπό έλεγχο εξαγωγών (ITAR ως κατηγορία) χρειάζονται αυστηρό έλεγχο πρόσβασης και καταγραφή.

Τα προγράμματα διαρκούν δεκαετίες. Εδώ, επαληθεύστε τη διαθεσιμότητα πριν σχεδιάσετε οτιδήποτε, γιατί τα κυβερνητικά cloud υστερούν σε σχέση με το εμπορικό Azure.

1. Fabric στο GCC High. Σύμφωνα με το Microsoft Learn, με έλεγχο τον Οκτώβριο του 2026, το Fabric τρέχει στις περιοχές US Gov Virginia και US Gov Texas. Οι βασικοί φόρτοι εργασίας είναι διαθέσιμοι, όπως lakehouse, warehouse, pipelines και Power BI με Direct Lake. Τα customer-managed keys, οι περισσότερες πηγές mirroring, το workspace Private Link και το Copilot for Power BI δεν υποστηρίζονται. Η εξουσιοδότηση FedRAMP High για το GCC High είναι ακόμη υπό αξιολόγηση.
2. Azure Databricks στο Azure Government. Σύμφωνα με τη λίστα δυνατοτήτων ανά περιοχή του Azure Databricks, ενημερωμένη την 1η Οκτωβρίου 2026, οι περιοχές US Gov δεν υποστηρίζουν Databricks SQL ούτε Unity Catalog. Τους λείπουν επίσης το serverless και οι νεότερες δυνατότητες AI. Η Databricks έχει ανακοινώσει σχέδια να φέρει ολόκληρη την πλατφόρμα στο Azure Government. Επιβεβαιώστε τι λειτουργεί στην περιοχή σας τη μέρα που αποφασίζετε.

Εκτός ΗΠΑ ισχύει η ίδια πειθαρχία. Ελέγξτε τους πίνακες περιοχών για τη συγκεκριμένη περιοχή Azure στην οποία είστε δεσμευμένοι. Αρκετές δυνατότητες serverless και AI του Databricks χρειάζονται επεξεργασία σε άλλη γεωγραφία σε ορισμένες περιοχές, κάτι που μπορεί να αποκλείει εξαρχής κυρίαρχα δεδομένα.

Επιλέξτε Fabric όταν:

1. Το Power BI είναι ο κύριος καταναλωτής και θέλετε Direct Lake.
2. Η ομάδα σας είναι πρώτα SQL, Power BI και Microsoft, με λίγο βάθος σε Spark.
3. Θέλετε έναν λογαριασμό χωρητικότητας και λειτουργία SaaS, όχι μηχανική πλατφόρμας.
4. Έχετε εκατοντάδες θεατές αναφορών και η αδειοδότηση του F64 βγάζει τα νούμερα.

Επιλέξτε Databricks όταν:

1. Το δύσκολο κομμάτι είναι η μηχανική δεδομένων, το streaming ή το ML, όχι οι αναφορές.
2. Τρέχετε σε περισσότερα από ένα cloud ή το περιμένετε.
3. Χρειάζεστε το Unity Catalog ως ενιαίο επίπεδο διακυβέρνησης σε πολλά workspaces.
4. Χρειάζεστε αυστηρό έλεγχο κόστους ανά φόρτο εργασίας και έχετε τις δεξιότητες για να τον διαχειριστείτε.

Επιλέξτε και τα δύο όταν τρέχετε ήδη καλά το Azure Databricks και η επιχείρηση ζει στο Power BI. Κάντε mirroring του Unity Catalog στο Fabric, χρησιμοποιήστε Direct Lake για τις αναφορές και καταγράψτε ποιος κατέχει κάθε επίπεδο.

Αν τρέχετε ήδη μια ώριμη πλατφόρμα Databricks, μην τη μεταφέρετε στο Fabric για να εξοικονομήσετε στο BI. Για ευρύτερη εικόνα, δείτε τη σύγκρισή μου Snowflake vs Databricks.

Τρέξτε μια δοκιμή δύο εβδομάδων, με ίδιους όρους, σε τρεις πραγματικούς φόρτους εργασίας: ένα βαρύ pipeline, ένα εκτελεστικό μοντέλο Power BI, μία χρήση ML ή AI. Μετρήστε το κόστος ανά εκτέλεση, την καθυστέρηση ανανέωσης και την προσπάθεια που χρειάστηκε η ομάδα σας. Ζητήστε από τους προμηθευτές ή τον SI σας να κοστολογήσουν ακριβώς αυτό το σύνολο με τις τιμές που έχετε διαπραγματευτεί.

Κάντε σε κάθε προμηθευτή τρεις ερωτήσεις: τι είναι GA και τι preview στην περιοχή μου, τι συμβαίνει στο κόστος όταν η χρήση διπλασιαστεί, και πώς λειτουργεί η ασφάλεια στο σημείο σύνδεσης.

Αν θέλετε μια ανεξάρτητη ματιά στην απόφαση πλατφόρμας ή στον σχεδιασμό της δοκιμής, βοηθώ οργανισμούς ακριβώς σε αυτό. Μπορείτε να κλείσετε μια κλήση 30 λεπτών.

Αντικαθιστά το Microsoft Fabric το Azure Databricks;

Όχι. Το Azure Databricks παραμένει υπηρεσία first-party του Azure και η Microsoft τεκμηριώνει πώς συνεργάζονται τα δύο. Το Fabric μπορεί να κάνει mirroring ενός Azure Databricks Unity Catalog, σε γενική διαθεσιμότητα, ώστε το Power BI να χρησιμοποιεί πίνακες Databricks μέσω Direct Lake χωρίς αντιγραφή δεδομένων. Πολλοί οργανισμοί τρέχουν και τα δύο.

Είναι το Fabric φθηνότερο από το Databricks;

Εξαρτάται από το μείγμα φόρτων εργασίας. Το Fabric είναι κοινόχρηστη χωρητικότητα (τιμή καταλόγου East US $0,18 ανά CU-ώρα, περίπου 41% λιγότερο με reservation ενός έτους). Το Databricks χρεώνει DBUs ανά φόρτο εργασίας, συν VMs για classic compute. Κοστολογήστε τους δικούς σας κύριους φόρτους και στις δύο πλατφόρμες.

Μπορεί το Power BI να χρησιμοποιήσει δεδομένα Databricks χωρίς Fabric;

Ναι. Το Power BI συνδέεται με SQL warehouses του Databricks σε λειτουργία Import ή DirectQuery. Το Direct Lake χρειάζεται χωρητικότητα Fabric, και ένας κατάλογος Azure Databricks με mirroring είναι υποστηριζόμενη πηγή Direct Lake.

Μεταφέρεται η ασφάλεια του Unity Catalog στο Fabric;

Όχι. Όταν το Fabric κάνει mirroring ενός καταλόγου Azure Databricks, αντιγράφει τα metadata και διαβάζει τα δεδομένα μέσω shortcuts. Οι πολιτικές και τα δικαιώματα του Unity Catalog δεν μεταφέρονται, οπότε ισχύει το δικό του μοντέλο δικαιωμάτων του Fabric. Σχεδιάστε και τεκμηριώστε τους κανόνες πρόσβασης στην πλευρά του Fabric.

Είναι το Microsoft Fabric διαθέσιμο στο Azure Government;

Το Fabric τρέχει στο περιβάλλον GCC High στις περιοχές US Gov Virginia και US Gov Texas, με στενότερο σύνολο δυνατοτήτων από το εμπορικό Fabric. Τα customer-managed keys, οι περισσότερες πηγές mirroring και το Copilot for Power BI δεν υποστηρίζονται, σύμφωνα με το Microsoft Learn, Οκτώβριος 2026. Το FedRAMP High για το GCC High είναι ακόμη υπό αξιολόγηση. Ελέγξτε την τρέχουσα λίστα πριν σχεδιάσετε.

Ποιο είναι καλύτερο για μηχανική μάθηση, το Databricks ή το Fabric;

Το Databricks έχει τα βαθύτερα εργαλεία ML και GenAI: MLflow, model serving, Genie και Agent Bricks για προσαρμοσμένους agents. Το Fabric καλύπτει πειράματα και μοντέλα ML, data agents (GA) και Copilot, και τα data agents του μπορούν να χρησιμοποιηθούν από το Microsoft Foundry (σε preview). Αν το ML είναι βασική δυνατότητα και όχι πρόσθετο, το Databricks είναι συνήθως η ισχυρότερη βάση.