Chọn Microsoft Fabric hay Databricks

Microsoft Fabric vs. Databricks: Hướng dẫn cho nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn

Bạn đang phân vân không biết nên chọn Microsoft Fabric hay Databricks cho nhu cầu phân tích dữ liệu của mình? Đừng lo, bạn không đơn độc! Cả hai đều là những nền tảng dựa trên đám mây mạnh mẽ, nhưng đâu là lựa chọn hoàn hảo cho bạn? Chúng tôi sẽ giúp bạn phân tích chi tiết các tính năng, chức năng và lợi ích mà chúng mang lại cho tổ chức của bạn, giúp việc đưa ra quyết định trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Bối cảnh

Hãy tưởng tượng một cửa hàng tiện lợi cho mọi nhu cầu dữ liệu của bạn – đó chính là Microsoft Fabric. Nền tảng thống nhất này tích hợp các công cụ kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ kinh doanh (BI) trong một hệ sinh thái duy nhất. Điểm nổi bật là nó cung cấp trải nghiệm không cần mã (no-code) hoặc ít mã (low-code), giúp ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng sử dụng.

Ngược lại, Databricks là một cỗ máy mạnh mẽ dành cho các chuyên gia dữ liệu. Nền tảng đám mây này tận dụng Apache Spark để xử lý dữ liệu với hiệu suất vượt trội. Nó thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích, nhưng cần lưu ý rằng bạn sẽ cần kỹ năng lập trình để khai thác tối đa sức mạnh của nó. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung so sánh Databricks trên Azure (Azure Databricks) với Microsoft Fabric để có cái nhìn rõ ràng hơn.

Hãy cùng đi sâu vào chi tiết để xem hai nền tảng này đối đầu nhau như thế nào nhé!

So sánh tổng quan

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa Microsoft Fabric và Databricks dựa trên các tiêu chí quan trọng:

Tiêu chí	Microsoft Fabric	Databricks
Mô hình triển khai	SaaS (Phần mềm như một dịch vụ) – Microsoft quản lý toàn bộ	PaaS (Nền tảng như một dịch vụ) – Cho phép kiểm soát chi tiết hạ tầng
Thiết lập hạ tầng	Không cần cấu hình phức tạp	Yêu cầu thiết lập IaC (Infrastructure as Code) để tùy chỉnh
Kiểm soát vị trí dữ liệu	Kiểm soát hạn chế (dữ liệu nằm trong OneLake, gắn với Tenant của Fabric)	Kiểm soát tốt hơn về nơi lưu trữ dữ liệu và cách ly mạng
Kiến trúc	Dựa trên định dạng Delta, sử dụng Spark Engine và cụm máy tính	Kiến trúc tương tự nhưng cung cấp nhiều tùy chọn cấu hình hơn
Kho dữ liệu	Hỗ trợ TSQL gốc và stored procedure, đồng thời dùng được PySpark & Spark SQL	Dựa vào PySpark & Spark SQL
Môi trường phát triển	Phân biệt môi trường bằng cách tạo các workspace khác nhau	Hỗ trợ đầy đủ các môi trường DTAP riêng biệt
Quản trị dữ liệu	Purview (đang ở giai đoạn thử nghiệm), có thể kết hợp với Unity Catalog	Unity Catalog
Tương thích CI/CD	Hỗ trợ hạn chế (tính năng thử nghiệm), branching chưa mạnh	Tương thích hoàn toàn với pipeline CI/CD, Git & DevOps
Tích hợp BI (Power BI)	Kết nối qua Import & Direct Lake tối ưu hiệu suất	Kết nối qua Import & Direct Query với cụm hoặc SQL warehouse
Chia sẻ dữ liệu	API của Fabric hỗ trợ chia sẻ nhưng còn hạn chế (tính năng thử nghiệm)	Delta Sharing & API Databricks
Thu thập dữ liệu	Fabric Data Factory (ít mã), Dataflow Gen 2 (không mã), và mã đầy đủ trong Lakehouse	Mã đầy đủ hoặc ít mã qua Azure Data Factory
Chuyển đổi dữ liệu	Ít mã với Dataflow Gen 2, Spark trong Lakehouse, SQL trong Warehouse	PySpark, Spark SQL hoặc Delta Live Tables
Kiểm soát truy cập	Còn cơ bản, chưa có OneSecurity	Toàn diện với Unity Catalog
Phân tích nâng cao (ML & Streaming)	Hỗ trợ	Hỗ trợ, tích hợp gốc với MLflow
Trợ lý AI	CoPilot có mặt ở mọi bước trong hành trình kho dữ liệu	Trợ lý mã trong notebook và trình chỉnh sửa SQL
Độ trưởng thành	Chưa trưởng thành nhưng đang phát triển nhanh	Trưởng thành, đã phát triển hơn 10 năm

Những điểm nổi bật chính

Mô hình Triển khai & Hạ tầng

Microsoft Fabric: Dễ cài đặt, phù hợp với người dùng muốn mọi thứ đơn giản. Tuy nhiên, nếu bạn cần kết nối với nguồn dữ liệu tại chỗ (on-premises) hoặc dùng private endpoint, có thể cần thêm tùy chỉnh.
Databricks: Yêu cầu thiết lập thủ công và quản lý hạ tầng (khuyến nghị dùng IaC). Bạn sẽ cần cấu hình thêm các thành phần như lưu trữ và mạng, nhưng đổi lại là khả năng kiểm soát chi tiết.

Tư vấn: Nếu bạn là doanh nghiệp nhỏ hoặc mới bắt đầu với dữ liệu đám mây, Fabric là lựa chọn tiết kiệm thời gian. Nhưng nếu bạn có đội ngũ kỹ thuật mạnh và cần linh hoạt, Databricks sẽ phù hợp hơn.

Kiến trúc & Kho Dữ liệu

Cả hai đều sử dụng kiến trúc Delta Lake, nhưng:

Microsoft Fabric: Hỗ trợ di chuyển từ hệ thống cũ dễ dàng nhờ tích hợp TSQL và stored procedure.
Databricks: Cần viết lại mã (ví dụ: Spark SQL) để di chuyển từ kho dữ liệu cũ, đòi hỏi nhiều công sức hơn.

Tư vấn: Nếu doanh nghiệp bạn đang dùng SQL Server hoặc kho dữ liệu truyền thống, Fabric sẽ giúp quá trình chuyển đổi mượt mà hơn.

CI/CD

Microsoft Fabric: Tính năng CI/CD đang phát triển, chưa hoàn thiện.
Databricks: Tích hợp tốt với DevOps và Git, lý tưởng cho quy trình phát triển chuyên nghiệp.

Tư vấn: Với các dự án lớn cần quy trình phát triển liên tục, Databricks là lựa chọn vượt trội.

Thu thập & Chuyển đổi Dữ liệu

Microsoft Fabric: Cung cấp tùy chọn không mã/ít mã qua Dataflow Gen 2, phù hợp cho người không rành lập trình. Ngoài ra, có thể dùng notebook trong Lakehouse hoặc stored procedure trong Warehouse.
Databricks: Chủ yếu dựa vào mã (PySpark, Spark SQL), có thể kết hợp Azure Data Factory cho luồng công việc phức tạp.

Tư vấn: Nếu đội ngũ của bạn thiếu kỹ năng lập trình, Fabric là cứu cánh. Nhưng với các yêu cầu phức tạp, Databricks mang lại sự linh hoạt tối đa.

Bảo mật

Microsoft Fabric: Tính năng bảo mật đang phát triển. Hiện tại, các tính năng như Row-Level Security (RLS) hay Object-Level Security (OLS) chỉ giới hạn ở Warehouse và ảnh hưởng hiệu suất khi dùng Direct Query trong Power BI.
Databricks: Bảo mật mạnh mẽ với Unity Catalog, cung cấp kiểm soát chi tiết.

Tư vấn: Nếu bảo mật là ưu tiên hàng đầu (ví dụ: ngành tài chính, y tế), Databricks hiện tại đáng tin cậy hơn. Nhưng hãy theo dõi Fabric vì OneSecurity sắp ra mắt hứa hẹn nhiều cải tiến.

Đưa ra quyết định cuối cùng

Vậy nên chọn Microsoft Fabric hay Databricks? Dưới đây là gợi ý để bạn tìm ra “nhà vô địch” của mình:

Chọn Microsoft Fabric nếu:

Bạn mới làm quen với Spark? Fabric thân thiện với người mới nhờ tùy chọn không mã/ít mã.
Bạn chuyển từ kho dữ liệu SQL? Fabric hỗ trợ TSQL và stored procedure, rất quen thuộc với người dùng SQL.
Bạn muốn đơn giản? Fabric giảm thiểu việc bảo trì, mọi thứ được quản lý sẵn.
Bạn cần báo cáo nhanh? Direct Lake cho phép báo cáo gần như thời gian thực.
Bạn sẵn sàng đón nhận thay đổi? Fabric đang phát triển nhanh, đòi hỏi bạn phải thích nghi với các cập nhật.

Chọn Databricks nếu:

Bạn có đội ngũ chuyên gia? Databricks lý tưởng cho sự hợp tác giữa các nhà dữ liệu dày dặn kinh nghiệm.
Bạn xử lý vấn đề phức tạp? Databricks đủ mạnh để giải quyết các thách thức lớn.
Bạn cần kiểm soát tối đa? Databricks cho phép tùy chỉnh hạ tầng và vị trí dữ liệu theo ý bạn.
Bạn muốn quy trình trơn tru? Tích hợp CI/CD và môi trường DTAP giúp công việc hiệu quả hơn.

Kết luận

Không có câu trả lời chung cho cuộc chiến giữa Microsoft Fabric và Databricks. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào đội ngũ, mục tiêu dự án và ngân sách của bạn.

Databricks hiện trưởng thành hơn, đã được kiểm chứng qua thời gian, là lựa chọn an toàn cho các tổ chức cần sự ổn định.
Microsoft Fabric tuy mới nhưng đang phát triển nhanh, phù hợp với doanh nghiệp muốn tiên phong hoặc cần giải pháp đơn giản.

Tư vấn cuối cùng: Hãy đánh giá kỹ đội ngũ của bạn (kinh nghiệm lập trình, quy mô), mục tiêu dự án (đơn giản hay phức tạp) và ngân sách. Nếu còn lăn tăn, bạn có thể thử nghiệm cả hai qua bản dùng thử để cảm nhận thực tế. Dữ liệu là sức mạnh – hãy chọn công cụ giúp bạn khai phá nó tốt nhất!

Bạn có thể tham khảo thêm một bài phân tích ở đây

Call BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về Microsoft Fabric, phương án tiếp cận và triển khai Microsoft Fabric cho doanh nghiệp của bạn