はじめに
本記事は、両者のサービスが全く分からず、ETLサービスとしてどちらを選んでいけばいいのか。という方向けに、Azure Data Factory（以降ADF） と、Microsoft Fabric上で提供される Fabric Data Factory（以降FDF） について、どちらを選べばいいのか。という観点に絞って手短にまとめました。
両者の違いを事細かくまとめようとすると、かなりの量になってしまう為、今回は、両者を深く調べていく前段階として、両者の方向性を知っておくというテーマの記事になります。
Azure Data Factory
Azure Data Factoryは、ETL・ELTおよびデータ統合を実現するAzureのマネージドサービスです。
多様なデータソースと接続し、Pipelineを利用してデータ移動・変換・制御・自動化を行います。
Point
- 多様なデータソースから接続し、ETL・ELTを実現
- Pipelineとして処理を自動化・監視
- PaaSとしてAzureの各種サービスと統合可能
Fabric Data Factory
Fabric Data Factoryは、ADFのデータ統合機能をMicrosoft Fabricへ統合したデータ統合サービスです。
MicrosoftはFabric Data Factoryを次世代のAzure Data Factoryと位置付けています。(MS激押し。ADFに関する全記事内で、移行を勧めてきます)
Point
- OneLakeを中心にデータを統合
- Lakehouse、Notebook、Warehouse、Power BIなどFabricサービスとの親和性が高い
- Dataflow Gen2によるローコードなデータ変換
- Copilotを利用したデータ統合開発を支援
操作性がADFよりもかなりシンプルで使いやすい印象です。
またPower BI経験者であれば、そっくりそのまま構築出来てしまいます。
ADFとFDF 観点・評価
| 観点 | ADF | FDF | 評価 |
|---|---|---|---|
| アクティビティ互換性 | ◎ 豊富なActivity |
○ ※ADFの約90%カバー |
どちらも可能 |
| Azure Landing Zoneとの親和性 | ◎ PaaSとして配置 |
△ SaaSとして管理 |
ADF有利 |
| 閉域化 | ◎ | ◎ | どちらも可能 |
| 監視 | ◎ Azure Monitorと統合可能 |
◎ Fabric側で監視 |
運用基盤次第 |
| ETL・分析統合 | ○ 複数Azureサービスを組み合わせる |
◎ OneLakeを中心に統合 |
FDF有利 |
| コストモデル | 従量課金 | Fabric Capacityベース | 要試算 |
| 将来性 | ○ 成熟したサービス |
◎ 次世代ADFとして展開 |
FDF有利 |
※2026/8現在は90%カバーのようですが、実際にアクティビティを確認すると、細かい所で移植出来てないだけで、基本的なETLとかは問題ない気はします。
今後は、100%カバーする予定ではあるそうです。
(アクティビティ = 個々の処理をするアクション。copy、if、Webhook等)
評価
ADFとFDFはどちらもデータ移動・変換・Pipelineを中心としたデータ統合サービスです。
実際の選定では、既存環境との互換性、閉域化・監視などの運用要件、ADFの従量課金とFabricのCapacity Unit（CU）というコストモデルの違いなどによって、適したサービスは変わってきます。
そのため一概に「ADFよりFDFの方が優れている」とは言えませんが、両者には目指しているデータ基盤の方向性に大きな違いがあります。
ADF
→ Azureを中心としたデータ統合基盤
FDF
→ Fabricを中心としたデータ統合・分析・AI活用基盤
企業内でALZを管理しており、既存Azure環境に組込みたい場合、Azure基盤としての親和性を考えると、データ連携を構築したい場合はADFが扱いやすいのかなと思います。
一方FDFは、OneLakeを中心に、
Fabric Data Factory
↓
OneLake / Lakehouse
↓
Notebook / Data Science
↓
Machine Learning / AI
↓
Power BI
といった、データを収集・加工した先の分析やAI活用まで見据えたデータ分析基盤に強みがあります。
また、Copilotを使ったバイブコーディング構築が可能という所も魅力的かと思います。
したがって、アクティビティや運用コスト、既存環境などの個別要件を比較した上で、Azureを中心としたデータ連携基盤を構築するのか、データ統合から分析・AI活用までを見据えて、Fabric側で管理するのか。
という観点が、ADF / FDFを選定する上での判断軸になると考えます。
特に、今後の新機能開発については、
Microsoft激押しのFDFへ投資されていくかと思いますので、
AIネイティブなFDFを率先して検討するべきなのかと思いました。