Optimera dataarkitekturer med Microsoft Fabric och Azure Databricks

Det finns unika möjligheter för företag som kan navigera rätt i det växande området "Data & Analys". För IT-chefer som söker en lösning som både är skalbar och flexibel, finns det nu en intressant väg framåt: en kraftfull kombination av Microsoft Fabric och Azure Databricks.

För organisationer som söker skalbara och effektiva lösningar som maximerar prestanda och flexibilitet är nyckelaktörerna inom Azure-ekosystemet — Microsoft Fabric och Azure Databricks två plattformar med unika funktioner som kan kombineras.  

I den här bloggposten kommer du kunna läsa om:

• Plattformarnas unika styrkor

• Begränsningar och överväganden

• Viktiga insikter

• Hur dbt kan användas för en metadriven strategi

‍

Fabric & Databrics

Inledningsvis framstod Microsoft Fabric som en allt-i-ett-plattform som potentiellt kunde ersätta andra verktyg. Med tiden har dock en hybridstrategi som kombinerar Fabric och Databricks visat sig vara mer effektiv. Denna kombination erbjuder det bästa av två världar — Databricks avancerade databehandling tillsammans med Fabric:s smidiga analys- och Power BI-integration.

Microsoft Fabric är utformat för sömlös dataintegration, datalagring och analys och erbjuder ett användarvänligt gränssnitt, vilket gör det tillgängligt för BI-användare. Dess nära integration med Microsoft 365 säkerställer en enhetlig upplevelse för organisationer som redan använder Microsofts ekosystem.

Azure Databricks är känt för sin skalbarhet och prestanda och utmärker sig i hanteringen av storskalig dataengineering, datavetenskap och maskininlärning. Det riktar sig främst till dataingenjörer och forskare som behöver kraftfulla bearbetningsmöjligheter.

‍

Integrera Databricks och Fabric: Utnyttja Unity Catalog-mirroring

Unity Catalog är en enhetlig styrnings- och kataloglösning i Databricks som möjliggör detaljerad åtkomstkontroll, spårning av datahärkomst och centraliserad metadatahantering över olika arbetsytor. Det gör det möjligt för organisationer att definiera styrningspolicyer på katalog-, schema- och tabellnivå, vilket säkerställer enhetlig åtkomstkontroll för både strukturerad och ostrukturerad data lagrad i molnbaserade lagringslösningar som Azure Data Lake.

Unity Catalog är särskilt värdefull i Lakehouse-arkitekturer, där det säkerställer att datastyrningen är konsekvent, skalbar och lätt att hantera, samtidigt som det stödjer spårbarhet och efterlevnad av säkerhetskrav.

En avgörande funktion som möjliggör integrationen mellan Databricks och Fabric är möjligheten att spegla Databricks Unity Catalog i Fabric. Genom denna spegling kan Fabric läsa data som är registrerad i Unity Catalog utan att flytta eller duplicera data. Istället använder Fabric genvägar för att komma åt underliggande data, vilket säkerställer att eventuella ändringar i Databricks omedelbart återspeglas i Fabric.

När en Unity Catalog speglas skapar Fabric automatiskt [1]:

• En speglad Azure Databricks-resurs – Ger möjlighet att hantera och förhandsgranska tabeller, scheman och kataloger.

• Ett SQL-endpoint – Gör det möjligt att fråga data med T-SQL.

• En standardiserad semantisk modell – Stödjer Power BI-rapportering direkt från den speglade datan.

‍

Integrationsstrategier: Anpassning efter affärsbehov

Organisationer kan välja olika integrationsstrategier beroende på deras specifika krav [2, 3, 4]:

‍

1. Databricks för databehandling, Fabric för rapportering

• Använd Databricks för datahantering upp till guldlagret.

• Spegla Unity Catalog i Fabric för att bygga Power BI-rapporter.

• Perfekt för organisationer fokuserade på analys och dashboarding.

‍

2. Databricks för mellanliggande bearbetning, Fabric för slutgiltig modellering och analys

• Använd Databricks upp till silverlagret.

• Spegla Unity Catalog i Fabric och bygg guldlagret i Fabric Warehouse.

• Lämpligt för team som vill använda Fabric för affärslogik och analys.

‍

Rätt val beror på teamets kompetens, styrningskrav och balansen mellan dashboarding och AI/ML-arbetsbelastningar.

‍

Fördelar med att kombinera Fabric och Databricks

• Enhetlig datastyrning – Utnyttja Unity Catalog för säkerhet i hela företaget, även om styrning över flera plattformar fortfarande är en utmaning.

• Förbättrad analys – Kombinationen gör det möjligt för data engineers, data scientists och analytiker att arbeta tillsammans.

• Avancerade AI/ML-funktioner – Databricks stöder generativa AI-applikationer, RAG-arkitekturer och LLM-distributioner.

• Optimerad prestanda för Power BI – Mirroring förbättrar svarstider jämfört med att direkt fråga Databricks från Power BI.

‍

Begränsningar och överväganden

Trots dess fördelar finns vissa begränsningar att beakta [5, 6]:

Styrning och säkerhet

• Datastyrning från Databricks till Fabric fungerar, men inte omvänt (detta förväntas förbättras).

• Unity Catalogs säkerhetsprinciper gäller inte tillbaka till Databricks från Fabric.

Nätverksrestriktioner

• Privata slutpunkter och IP-listor stöds inte.

• Databricks-workspaces bakom Azure Storage-brandväggar är otillgängliga.

Begränsningar i tabellformat

• Endast Delta Lake-tabeller stöds (inga externa format).

• Stöds inte: RLS, CLM, lakehouse-federerade tabeller, Delta Sharing, strömmande tabeller, vyer och materialiserade vyer.

Prestanda och kostnad

• Fabric kräver aktiv kapacitet för att läsa Unity Catalog-metadata och hålla den uppdaterad.

Dessa begränsningar gör det viktigt att planera arkitekturen noggrant.

‍

Utöver Fabric och Databricks: En metadriven strategi

En av de största utmaningarna med flerplattformslösningar är skillnader i SQL-syntax, där olika databaser och analysmotorer har egna dialekter. dbt (data build tool) löser detta genom att:

• Abstrahera SQL-syntax – Möjliggör transformationer skrivna på ett plattformsoberoende sätt.

• Använda återanvändbara makron – Tillåter enhetlig logik över Fabric, Databricks och andra molndatabaser.

• Standardisera transformationsflöden – Säkerställer att team kan utveckla, testa och driftsätta transformationer konsekvent, oavsett vilken motor som används.

Genom att använda dbt kan organisationer behålla en enhetlig transformationsmodell, vilket minskar beroendet av specifika leverantörer och undviker tidskrävande anpassningar vid plattformsbyte.

Viktiga insikter

• Databricks & Fabric samverkar genom det Open Lakehouse-formatet.

• Integrationen förbättrar analysmöjligheter för olika användare (engineers, scientists, analytiker).

• Unity Catalog-mirroring i Fabric möjliggör högpresterande analys i realtid utan duplicering av data.

• Organisationer måste balansera kostnad, prestanda och styrning vid arkitekturdesign.

• En metadriven strategi (ex. dbt) minskar beroendet av enskilda leverantörer och effektiviserar transformationer.

• Fabric & Databricks skapar en stabil grund för AI-drivna applikationer.

‍

Slutsats

Att kombinera Databricks och Fabric ger er en möjlighet att skapa en framtidssäker och kraftfull dataarkitektur. Debatten handlar inte längre om Fabric vs. Databricks — utan om Fabric och Databricks. Genom att kombinera Databricks databehandling med Fabrics analysmöjligheter kan organisationer skapa en optimerad dataarkitektur som balanserar prestanda, kostnad och styrning. Med Unity Catalog Mirroring, dbt-drivna transformationer och genomtänkt arkitekturdesign kan företag framtidssäkra sin dataplattform och låsa upp AI-drivna möjligheter. Framgången ligger i att nyttja båda plattformarna effektivt — och säkerställa att data flödar smidigt genom hela analyskedjan.

Vill ni ha hjälp att ta första steget mot att skapa en dataplattform som inte bara möter dagens behov, utan också förbereder er för morgondagens utmaningar? Kontakta oss på sales@businessvision.se‍

Källor

1. https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/database/mirrored-database/overview

2. https://medium.com/@mariusz_kujawski/microsoft-fabric-and-databricks-mirroring-47f40a7d7a43

3. Integrating Azure Databricks and Microsoft Fabric | by Piethein Strengholt | Medium  

4. Supercharge your lakehouse with Azure Databricks and Microsoft Fabric | BRK203, https://www.youtube.com/watch?v=eKufcHpo2ro

5. Best of Both Worlds: Microsoft Fabric & Databricks for Multi-Cloud Analytics, https://www.youtube.com/watch?v=BzOBlThbCY4

6. Use Microsoft Fabric to read data that is registered in Unity Catalog - Azure Databricks | Microsoft Learn