Databricks vs Microsoft Fabric: फ़ैसले के लिए गाइड

Databricks vs Microsoft Fabric का फ़ैसला इस पर आकर टिकता है कि डेटा का उपभोग कौन करता है। अगर ज़्यादातर डेटा Power BI में पहुँचता है और आपकी टीम SQL में सोचती है, तो Fabric आम तौर पर तेज़ और सरल विकल्प है। अगर आपकी कठिन समस्याएँ engineering, streaming, machine learning या एक से ज़्यादा cloud हैं, तो Databricks ज़्यादा मज़बूत प्लेटफ़ॉर्म है।

Microsoft पर टिके कई संगठनों के लिए ईमानदार जवाब है: दोनों। Azure Databricks भारी engineering करता है।

Fabric और Power BI बिज़नेस को सेवा देते हैं। यह काम करता है, लेकिन तभी जब आप दोनों के बीच की सीमा को सोच-समझकर डिज़ाइन करें।

जिन मैन्युफैक्चरिंग और डिफ़ेंस programmes पर मैंने काम किया है, उनमें फ़ैसला शायद ही कभी feature lists पर टिकता है। वह cost model, कौशल, security boundaries और इस बात पर टिकता है कि डेटा को कहाँ रहने की अनुमति है।

दोनों open table formats पर बने lakehouses हैं। अंतर इसमें है कि storage का मालिक कौन है और compute का भुगतान आप कैसे करते हैं।

Microsoft Fabric एक SaaS प्लेटफ़ॉर्म है। सब कुछ OneLake में आता है, जो हर tenant के लिए एक logical lake है, और टेबल्स Delta format में स्टोर होती हैं। Lakehouse, warehouse, pipelines, Real-Time Intelligence और Power BI सब एक ही साझा capacity से चलते हैं।

Shortcuts दूसरे stores के डेटा की ओर इशारा करते हैं, उसे कॉपी किए बिना। Mirroring डेटाबेस और बाहरी catalogues को अंदर लाता है।

Databricks आपके cloud account में चलता है (Azure पर Azure Databricks के रूप में, जो Microsoft की first-party सर्विस है)। आपका डेटा आपके अपने storage में रहता है, जिसे Unity Catalog गवर्न करता है। Compute के रूप में clusters, SQL warehouses या serverless होते हैं, जिन्हें हर workload के हिसाब से Databricks Units (DBUs) में मीटर किया जाता है।

Openness के मामले में अंतर कम हुआ है। OneLake metadata को virtualise करता है, ताकि एक Delta टेबल को Iceberg की तरह और एक Iceberg टेबल को Delta की तरह पढ़ा जा सके। इसकी असली सीमाएँ हैं: सिर्फ़ Parquet, Iceberg V2 आउटपुट, और equality deletes से conversion टूट जाता है।

Unity Catalog की managed Iceberg टेबल्स generally available हैं, और बाहरी engines, Unity Catalog की Iceberg REST Catalog API के ज़रिए पढ़ते और लिखते हैं। कोई भी प्लेटफ़ॉर्म आपके डेटा को proprietary format में बंद नहीं करता। दोनों आपकी pipelines, security model और कौशल को बाँध लेते हैं, और switching की असली लागत वहीं है।

Microsoft संगठन के लिए दोनों के बीच का पुल सबसे ज़्यादा मायने रखता है। Fabric एक Azure Databricks Unity Catalog को mirror कर सकता है, catalogue item के रूप में, और यह generally available है। सिर्फ़ metadata mirror होता है।

डेटा shortcuts के ज़रिए अपनी जगह पर ही पढ़ा जाता है। एक पेच है: Unity Catalog की permissions साथ नहीं जातीं। Fabric अपना permission model लागू करता है।

Fabric capacity को F-SKUs में बेचता है, F2 से F8192 तक, जिन्हें capacity units (CUs) में मापा जाता है। Azure इसका बिल प्रति सेकंड बनाता है, बिना किसी commitment के, या आप इसे एक साल के लिए reserve कर सकते हैं। East US में pay-as-you-go list price $0.18 प्रति CU-hour है।

इस हिसाब से F64 लगभग $11.52 प्रति घंटा पड़ता है, यानी लगातार चलने पर लगभग $8,400 महीना। Microsoft के अनुसार reservation से pay-as-you-go के मुकाबले लगभग 41% बचत होती है।

OneLake hot storage की list price $0.026 प्रति GB प्रति माह है। Microsoft Fabric pricing पेज देखें।

F64 एक licensing सीमा भी है। Fabric licensing documentation के अनुसार, F64 से नीचे Power BI content देखने वाले हर व्यक्ति को Pro या Premium Per User licence चाहिए।

F64 और उससे ऊपर, free licence और viewer role वाले लोग रिपोर्ट पढ़ सकते हैं। कुछ सौ रिपोर्ट पढ़ने वालों के लिए, अकेली यही बात SKU तय कर सकती है।

Azure Databricks हर workload type के हिसाब से DBUs चार्ज करता है, और classic compute के लिए नीचे की Azure virtual machines का ख़र्च अलग से। Serverless rates में compute शामिल होता है।

East US Premium की list prices नीचे हैं। Azure Databricks pricing पेज देखें।

1. Jobs compute: $0.30 प्रति DBU-hour।
2. All-purpose compute (interactive notebooks): $0.55 प्रति DBU-hour।
3. SQL Pro: $0.55 प्रति DBU-hour। Serverless SQL: $0.70 प्रति DBU-hour।
4. Serverless jobs: $0.45 प्रति DBU-hour। Serverless interactive compute: $0.95 प्रति DBU-hour।

सभी आँकड़े list prices हैं, East US के लिए, October 2026 में जाँचे गए। दूसरे regions में अलग हैं।

Enterprise agreements, Databricks pre-purchase commitments और Azure reservations असली आँकड़ा बदल देते हैं। मेरी Databricks pricing गाइड DBUs पर और गहराई से जाती है।

व्यवहार में इसका मतलब:

1. Fabric अनुमान लगाने योग्य है, लेकिन साझा है. एक भारी Spark job उसी capacity पर चल रही Power BI रिपोर्ट्स को धीमा कर सकती है। किसी को capacity को एक साझा सर्वर की तरह संभालना पड़ता है।
2. Databricks बारीक है, लेकिन रिसाव वाला. हर workload की लागत ठीक उतनी होती है जितना वह इस्तेमाल करता है। चालू छोड़े गए clusters, ज़रूरत से बड़े warehouses और scheduled jobs के लिए इस्तेमाल किया गया all-purpose compute आम रिसाव हैं।
3. असली workloads पर कुल लागत की तुलना करें. अपनी शीर्ष दस pipelines और रिपोर्टिंग के सबसे व्यस्त घंटे की कीमत दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर निकालें। List prices की एक स्प्रेडशीट कुछ साबित नहीं करती।

यह टेबल उन बिंदुओं को कवर करती है जो Microsoft पर टिके संगठन के लिए आम तौर पर फ़ैसला तय करते हैं।

मापदंड	Microsoft Fabric	Databricks (Azure Databricks)
डिलीवरी मॉडल	SaaS, पूरे tenant के लिए एक OneLake	आपके cloud account और storage में प्लेटफ़ॉर्म
Pricing	F-SKU capacity, pay-as-you-go या reserved	हर workload के हिसाब से DBUs, classic compute के लिए VMs अलग
Data engineering की गहराई	SQL, pipelines, Dataflows और Spark notebooks के लिए अच्छा	ज़्यादा गहरा: Spark tuning, streaming, declarative pipelines, CI/CD
ML और GenAI	Copilot in Fabric, Fabric data agents (GA), ML models और experiments	Model serving, MLflow, Genie, Agent Bricks
Power BI	Native; OneLake पर Direct Lake	Fabric में mirroring के ज़रिए, या DirectQuery और Import
Governance	Fabric permissions, OneLake security, Purview, sensitivity labels	Unity Catalog; Purview इसे scan कर सकता है
Multi-cloud	सिर्फ़ Azure	Azure, AWS और Google Cloud
कौशल के हिसाब से फ़िट	Power BI, SQL और Microsoft डेटा टीमें	Data engineers, Python और Spark, ML engineers

Power BI और Direct Lake. Direct Lake एक Power BI semantic model को OneLake की Delta टेबल्स सीधे memory में पढ़ने देता है, बिना import refresh के। Fabric इस्तेमाल करने का यह सबसे मज़बूत कारण है।

इसके लिए Fabric capacity चाहिए, और टेबल की सीमाएँ SKU के साथ बढ़ती हैं। Mirror किया गया Azure Databricks catalogue एक supported Direct Lake source है, इसलिए Databricks में बनी gold टेबल्स Direct Lake रिपोर्ट्स को डेटा दे सकती हैं।

ML और GenAI. Fabric data agents, जो OneLake डेटा पर सरल अंग्रेज़ी के सवालों का जवाब देते हैं, generally available हैं। कुछ integrations, जैसे उन्हें Microsoft 365 Copilot से इस्तेमाल करना, अभी preview में हैं। Copilot in Fabric के लिए paid F2 या उससे बड़ी capacity चाहिए और यह उसी capacity का इस्तेमाल करता है।

Databricks पर Genie बिज़नेस यूज़र्स को गवर्न की गई टेबल्स से सरल अंग्रेज़ी में query करने देता है। Agent Bricks कोड में custom agents बनाने और deploy करने का प्लेटफ़ॉर्म है।

Databricks अब Knowledge Assistant और Supervisor Agent को legacy के रूप में दिखाता है और नए low-code काम के लिए Genie Agents की ओर भेजता है। मेरा Genie और Agent Bricks लेख इसे विस्तार से कवर करता है।

Governance. Workspaces और clouds के पार टेबल्स, मॉडल्स, lineage और fine-grained access के लिए Unity Catalog ज़्यादा परिपक्व एकल control plane है। Fabric की governance तेज़ी से बेहतर हो रही है।

Microsoft estate में Purview अक्सर पहले से enterprise catalogue होता है, और यह Unity Catalog के metadata और lineage को scan कर सकता है। मेरी Unity Catalog governance गाइड Databricks वाला पक्ष कवर करती है।

Microsoft पर टिके जिन संगठनों को मैं देखता हूँ, उनमें से ज़्यादातर एक को नहीं चुनते। वे ingestion, engineering और ML के लिए Azure Databricks चलाते हैं, फिर Power BI के लिए curated टेबल्स को Fabric तक पहुँचाते हैं। Catalogue mirroring और Direct Lake के साथ अब यह पैटर्न अच्छी तरह supported है।

यह तब काम करता है जब तीन बातें सच हों:

1. हर layer का मालिक एक प्लेटफ़ॉर्म है. Bronze से gold तक का मालिक Databricks है। Semantic models और रिपोर्ट्स का मालिक Fabric है। कोई भी एक ही टेबल को दोनों में दोबारा नहीं बनाता।
2. Security दो बार डिज़ाइन होती है, एक ही बार में. Mirroring, Unity Catalog की permissions कॉपी नहीं करता। तय करें कि Fabric में row-level और column-level नियमों का मालिक कौन है, और mapping को दस्तावेज़ में लिखें।
3. दोनों के बिल का मालिक कोई एक है. DBUs और capacity अलग-अलग cost lines में आते हैं। एक मालिक के बिना हर टीम अपना प्लेटफ़ॉर्म optimise करती है और कुल ख़र्च बढ़ जाता है।

यह तब विफल होता है जब Fabric चुपचाप दूसरा engineering प्लेटफ़ॉर्म बन जाता है, और आपके पास दो gold layers हो जाती हैं जो आपस में मेल नहीं खातीं। जहाँ मैंने "दोनों इस्तेमाल करें" को बिगड़ते देखा है, वहाँ दो कारण थे: प्लेटफ़ॉर्म्स के बीच integration सही नहीं था, और किसी को नहीं पता था कि डेटा का मालिक कौन सा प्लेटफ़ॉर्म है। मैं बाद में उलझन सुलझाने के बजाय पहले ही दिन नियम तय करना पसंद करूँगा।

ERP डेटा (SAP, Oracle या Microsoft Dynamics 365) के लिए भी यही तर्क लागू होता है। उसे एक बार, एक जगह उतारें और मॉडल करें। ERP modernisation और clean core पर मेरे नोट्स बताते हैं कि ERP वाला पक्ष प्लेटफ़ॉर्म जितना ही क्यों मायने रखता है।

मैन्युफैक्चरिंग. प्लांट डेटा असली परीक्षा है। Historian और MES feeds, ऊँची frequency पर सेंसर streams, ERP से जुड़े quality और maintenance रिकॉर्ड। Fabric का Real-Time Intelligence (eventstreams और eventhouses) operational डैशबोर्ड अच्छी तरह संभालता है।

बड़े पैमाने की streaming engineering, predictive maintenance के लिए feature pipelines और सेंसर डेटा पर ML के लिए मैं Databricks इस्तेमाल करता हूँ। सेंसर और मशीन डेटा पर streaming और machine learning ही वह जगह है जहाँ मेरे काम में यह अपनी जगह कमाता है।

डिफ़ेंस. Sovereignty और अलगाव पहले आते हैं। Classified और unclassified environments अलग रहते हैं। Export-controlled डेटा (एक श्रेणी के रूप में ITAR) को सख़्त access control और audit चाहिए।

Programmes दशकों तक चलते हैं। यहाँ कुछ भी डिज़ाइन करने से पहले उपलब्धता की पुष्टि करें, क्योंकि सरकारी clouds, commercial Azure से पीछे चलते हैं।

1. GCC High में Fabric. Microsoft Learn के अनुसार, October 2026 में जाँचा गया, Fabric US Gov Virginia और US Gov Texas में चलता है। मुख्य workloads उपलब्ध हैं, जिनमें lakehouse, warehouse, pipelines और Direct Lake के साथ Power BI शामिल हैं। Customer-managed keys, ज़्यादातर mirroring sources, workspace Private Link और Copilot for Power BI supported नहीं हैं। GCC High के लिए FedRAMP High authorisation अभी assessment में है।
2. Azure Government में Azure Databricks. Azure Databricks regional feature list के अनुसार, जो 1 October 2026 को अपडेट हुई, US Gov regions में Databricks SQL या Unity Catalog supported नहीं हैं। वहाँ serverless और नए AI features भी नहीं हैं। Databricks ने पूरा प्लेटफ़ॉर्म Azure Government में लाने की योजना घोषित की है। जिस दिन आप फ़ैसला करें, उस दिन पुष्टि करें कि आपके region में क्या live है।

अमेरिका के बाहर भी यही अनुशासन लागू होता है। जिस Azure region से आप बंधे हैं, उसके लिए regional tables जाँचें। कुछ regions में Databricks के कई serverless और AI features को cross-geography processing चाहिए, जो sovereign डेटा के लिए शुरुआत में ही अस्वीकार्य हो सकता है।

Fabric चुनें जब:

1. Power BI मुख्य उपभोक्ता हो और आपको Direct Lake चाहिए।
2. आपकी टीम SQL, Power BI और Microsoft-first हो, और Spark में ज़्यादा गहराई न हो।
3. आपको एक capacity बिल और SaaS operations चाहिए, platform engineering नहीं।
4. आपके पास सैकड़ों रिपोर्ट देखने वाले हों और F64 licensing से हिसाब बैठता हो।

Databricks चुनें जब:

1. कठिन हिस्सा data engineering, streaming या ML हो, रिपोर्टिंग नहीं।
2. आप एक से ज़्यादा cloud पर चलते हों, या ऐसा होने की उम्मीद हो।
3. आपको कई workspaces पर एक governance plane के रूप में Unity Catalog चाहिए।
4. आपको हर workload पर सख़्त cost control चाहिए और उसे संभालने का कौशल भी हो।

दोनों चुनें जब आप पहले से Azure Databricks अच्छी तरह चला रहे हों और बिज़नेस Power BI में रहता हो। Unity Catalog को Fabric में mirror करें, रिपोर्ट्स के लिए Direct Lake इस्तेमाल करें, और लिखकर तय करें कि हर layer का मालिक कौन है।

अगर आप पहले से एक परिपक्व Databricks प्लेटफ़ॉर्म चला रहे हैं, तो BI पर बचत के लिए उसे Fabric में migrate न करें। व्यापक नज़रिए के लिए मेरी Snowflake vs Databricks तुलना देखें।

तीन असली workloads पर दो हफ़्ते का बराबरी वाला परीक्षण चलाएँ: एक भारी pipeline, एक executive Power BI model, एक ML या AI use case। हर run की लागत, refresh latency और आपकी टीम को लगी मेहनत मापें। वेंडर्स या अपने SI से ठीक इसी सेट की कीमत आपकी तय की गई दरों पर निकालने को कहें।

हर वेंडर से तीन सवाल पूछें: मेरे region में क्या GA है और क्या preview, इस्तेमाल दोगुना होने पर लागत का क्या होता है, और सीमा के पार security कैसे काम करती है।

अगर आप प्लेटफ़ॉर्म के फ़ैसले या परीक्षण के डिज़ाइन पर स्वतंत्र नज़रिया चाहते हैं, तो मैं संगठनों की ठीक इसी में मदद करता हूँ। आप 30 मिनट की कॉल बुक कर सकते हैं।

क्या Microsoft Fabric, Azure Databricks की जगह ले रहा है?

नहीं। Azure Databricks, Azure की first-party सर्विस बना हुआ है, और Microsoft दस्तावेज़ों में बताता है कि दोनों साथ कैसे काम करते हैं। Fabric एक Azure Databricks Unity Catalog को mirror कर सकता है, जो generally available है, ताकि Power BI डेटा कॉपी किए बिना Direct Lake के ज़रिए Databricks टेबल्स इस्तेमाल कर सके। कई संगठन दोनों चलाते हैं।

क्या Fabric, Databricks से सस्ता है?

यह workload के मिश्रण पर निर्भर करता है। Fabric एक साझा capacity है (East US list price $0.18 प्रति CU-hour, एक साल के reservation के साथ लगभग 41% कम)। Databricks हर workload के हिसाब से DBUs चार्ज करता है, और classic compute के लिए VMs अलग से। अपने शीर्ष workloads की कीमत दोनों पर निकालें।

क्या Power BI, Fabric के बिना Databricks डेटा इस्तेमाल कर सकता है?

हाँ। Power BI, Import या DirectQuery mode में Databricks SQL warehouses से जुड़ता है। Direct Lake के लिए Fabric capacity चाहिए, और mirror किया गया Azure Databricks catalogue एक supported Direct Lake source है।

क्या Unity Catalog की security, Fabric में साथ जाती है?

नहीं। जब Fabric किसी Azure Databricks catalogue को mirror करता है, तो वह metadata mirror करता है और shortcuts के ज़रिए डेटा पढ़ता है। Unity Catalog की policies और permissions mirror नहीं होतीं, इसलिए Fabric का अपना permission model लागू होता है। Fabric की तरफ़ access नियम डिज़ाइन करें और उन्हें दस्तावेज़ में लिखें।

क्या Microsoft Fabric, Azure Government में उपलब्ध है?

Fabric, GCC High environment में US Gov Virginia और US Gov Texas में चलता है, commercial Fabric से सीमित feature set के साथ। Microsoft Learn, October 2026 के अनुसार, customer-managed keys, ज़्यादातर mirroring sources और Copilot for Power BI supported नहीं हैं। GCC High के लिए FedRAMP High अभी assessment में है। योजना बनाने से पहले मौजूदा सूची जाँचें।

Machine learning के लिए कौन बेहतर है, Databricks या Fabric?

Databricks के पास ज़्यादा गहरी ML और GenAI tooling है: MLflow, model serving, Genie, और custom agents के लिए Agent Bricks। Fabric में ML experiments और models, data agents (GA) और Copilot हैं, और इसके data agents को Microsoft Foundry से (preview में) इस्तेमाल किया जा सकता है। अगर ML कोई add-on नहीं बल्कि मुख्य क्षमता है, तो Databricks आम तौर पर ज़्यादा मज़बूत आधार है।