Microsoft Fabric vs Databricks
So sánh chi tiết hai nền tảng Data Lakehouse hàng đầu. Phân tích kiến trúc, pricing, use cases, và lựa chọn phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam. Cập nhật 2025 với thông tin mới nhất về tích hợp và pricing.
🔗Lưu ý quan trọng: Hai nền tảng có thể hoạt động cùng nhau
Microsoft Fabric và Databricks KHÔNG phải lựa chọn loại trừ. Có 8 phương thức tích hợp chính thức giữa hai nền tảng (Mirroring Unity Catalog, Delta Sharing, OneLake Shortcuts, Direct Publish to Power BI, v.v.). Nhiều doanh nghiệp sử dụng cả hai: Databricks cho heavy ML workloads, Fabric cho enterprise BI và reporting.
✅ Chọn Microsoft Fabric nếu:
- •Đã dùng hệ sinh thái Microsoft (O365, Azure, D365)
- •Ngành sản xuất/vận hành cần operational BI
- •Cần time-to-value nhanh (< 9 tháng)
- •Team quen Power BI, Azure services, ưu tiên low-code
- •Workload chủ yếu BI/reporting (60-80% use cases)
✨ Ví dụ: PVFCCo đã chọn Fabric và đạt Level 4 trong 6 tháng
✅ Chọn Databricks nếu:
- •Khối lượng công việc Data Science/ML nặng (70%+ workload)
- •Đội ngũ có expertise Spark, Python, code-first culture
- •Chiến lược multi-cloud hoặc cloud-agnostic
- •Cần xử lý ETL/ELT phức tạp với Spark (không chỉ lưu trữ)
- •Ưu tiên open-source ecosystem và flexibility
🔬 Phù hợp: AI/ML-first companies, data science teams, complex data engineering
So sánh chi tiết (Cập nhật 2025)
| Tiêu chí | Microsoft Fabric | Databricks |
|---|---|---|
| Kiến trúc Lakehouse | OneLake (built on Delta Lake) - tenant-wide unified storage | Delta Lake (open source) - flexible multi-cloud deployment |
| Hệ sinh thái | Microsoft 365, Azure, Power BI (có thể access AWS S3/GCP via Shortcuts) | Multi-cloud native (Azure, AWS, GCP), open source ecosystem |
| Real-time Analytics | Power BI Direct Lake + SQL Analytics Endpoint | Databricks SQL Warehouse + Streaming |
| AI/ML Capabilities | MLflow endpoints (Experiments), Copilot for AI, Azure ML integration | Unity Catalog, MLflow native, Mosaic AI, AutoML |
| Data Governance | Microsoft Purview integration (đang phát triển) | Unity Catalog (mature: ABAC, data classification, PII detection) |
| Pricing Model | Capacity-based (Capacity Units - CU), consumption-based billing | DBU-based consumption (tiered pricing: Standard/Premium/Enterprise) |
| Platform Maturity | Ra mắt tháng 5/2023 (<2 năm, nhiều tính năng đang Preview) | Thành lập 2013 (12+ năm, battle-tested trong production) |
| Learning Curve | ⭐⭐⭐ (Dễ cho MS users, low-code/no-code options) | ⭐⭐⭐⭐ (Cần Spark/Python knowledge, code-first approach) |
| Local Support (VN) | Azure support qua Microsoft Vietnam (Fabric-specific support chưa rõ) | ⚠️ Limited (chủ yếu qua partners hoặc global support) |
Tích hợp Fabric + Databricks: "Better Together"
Microsoft và Databricks có quan hệ đối tác chiến lược. Có 8 phương thức tích hợp chính thức:
1. Unity Catalog Mirroring
Đồng bộ metadata từ Databricks Unity Catalog vào Fabric
2. Delta Sharing
Chia sẻ dữ liệu cross-platform không cần di chuyển data
3. OneLake Shortcuts
Truy cập Databricks data trực tiếp từ Fabric
4. Direct Publish to Power BI
Publish từ Databricks SQL warehouse thẳng vào Power BI
5. Databricks Activity in Fabric Pipelines
Orchestrate Databricks jobs từ Fabric Data Factory
6. Write to OneLake từ Databricks
Ghi dữ liệu từ Databricks notebooks vào OneLake
💡 Use case thực tế: Sử dụng Databricks cho heavy ML training, sau đó publish models và predictions vào Fabric OneLake để Power BI reporting. Best of both worlds.
Chi phí ước tính (Doanh nghiệp vừa - VN context)
⚠️ Lưu ý về Pricing: Các con số dưới đây là ước tính cho moderate workload. Chi phí thực tế phụ thuộc nhiều vào usage pattern (số giờ compute, số lượng jobs, cluster size, v.v.). Liên hệ Carptech để tính toán chính xác cho use case cụ thể.
Microsoft Fabric
💡 F64 = 64 Capacity Units. Có thể scale up/down theo nhu cầu.
Databricks (Azure)
⚠️ Chi phí thực tế phụ thuộc rất nhiều vào workload type (ML training vs batch ETL vs interactive analytics) và cluster configuration.
📊 Phương pháp tính (Assumptions cho ước tính trên):
- • Doanh nghiệp 500-1000 users, 5-10TB data
- • Moderate workload: ~200-400 giờ compute/tháng
- • Mix: 60% scheduled jobs, 40% interactive analytics
- • Databricks: 2-3 medium clusters (8-16 cores), 50% utilization
- • Fabric: F64 capacity with typical BI + data engineering workload
- • Lưu ý: Heavy ML workloads có thể tăng Databricks cost lên $50K+/tháng
Cập nhật gần đây (2024-2025)
Microsoft Fabric Updates
- ✅2024/11: Real-Time Intelligence GA, SQL on Fabric SaaS
- ✅2024/11: Unity Catalog Mirroring (tích hợp Databricks)
- ✅2025/01: Notebook version history
- 🆕2025/04: Copilot/AI features available trên ALL paid SKUs (F2+)
- 🆕2025/05: SQL Server 2025 mirroring, "Chat with your data" AI
Databricks Updates
- ✅2024: Lakehouse Federation GA, Azure Storage Firewall support
- 🆕2025: Unity Catalog ABAC (Public Preview), Data Classification với PII detection
- 🆕2025: Serverless GPU compute, Mosaic AI Gateway GA
- 🆕2025/06: MLflow 3.0 released (major upgrade with GenAI capabilities)
- ⚠️2026/10: Azure Databricks Standard tier retirement (chuyển sang Premium/Enterprise)
Cần tư vấn lựa chọn nền tảng phù hợp?
Mỗi doanh nghiệp có bối cảnh riêng. Carptech sẽ giúp bạn đánh giá và chọn platform tối ưu dựa trên tech stack hiện tại, team capability, business goals, và ngay cả kịch bản "better together".