Databricks vs Microsoft Fabric
Ein unabhängiger, belegter Vergleich. Jede Zeile verlinkt auf die eigene Dokumentation des Anbieters und trägt ein geprüftes Datum.
Von brickster.ai · aktualisiert 3. Juli 2026 · Feature-Daten geprüft 21. Juni 2026
Die kurze Antwort
Wählen Sie Databricks, wenn Data Engineering, Machine Learning oder KI-Agenten Ihr Schwerpunkt sind und Sie offene Formate wollen, die Sie in jeder Cloud selbst kontrollieren. Wählen Sie Fabric, wenn Ihr Unternehmen in Power BI und Microsoft 365 lebt und eine SaaS-Suite auf einer einzigen Capacity wünscht. Auf Azure lautet die eigentliche Frage zunehmend, wie man die Arbeit zwischen beiden aufteilt, denn die beiden interoperieren mittlerweile über OneLake.
Dies ist der Vergleich, vor dem Azure-Teams tatsächlich stehen. Databricks ist die Data Intelligence Platform, ein Lakehouse, das Spark- und Photon-Compute in Ihrem eigenen Cloud-Account über offenen Tabellenformaten ausführt (Delta Lake nativ, plus managed Apache Iceberg), auf AWS, Azure oder GCP. Auf Azure ist es ein First-Party-Service, der über Ihren Azure-Account pro DBU abgerechnet wird. Es punktet tendenziell dort, wo die Arbeit aus Data Engineering, Machine Learning und KI besteht.
Microsoft Fabric ist eine SaaS-Analytics-Suite rund um OneLake, einen einzigen, tenant-weiten Data Lake, der ebenfalls Delta-Tabellen speichert. Es bündelt Data Factory, Spark-Notebooks, ein T-SQL-Warehouse, Real-Time Intelligence und, ausschlaggebend, Power BI, alle abgerechnet gegen einen einzigen Pool von Capacity Units (F-SKUs). Fabrics Schwerpunkt liegt auf BI und dem Microsoft-365-Ökosystem. Die beiden sind keine Fremden: Microsofts eigene Dokumentation nennt Azure Databricks und Fabric better together, und die Mirroring-Integration zwischen ihnen ist allgemein verfügbar (GA). Viele Azure-Häuser werden am Ende eine Aufteilung wählen, keinen Sieger.
Wähle Databricks, wenn
- Data Engineering ist umfangreich oder echtes Streaming. Lakeflow (Connect, Spark Declarative Pipelines, Jobs), Auto Loader und Structured Streaming mit Real-Time Mode gehen weiter als Data-Factory-Pipelines für komplexe, code-first Arbeit.
- Machine Learning und KI-Agenten stehen im Zentrum. Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework mit einem managed MCP-Server), MLflow, ein echter Feature Store, AutoML und GPU-Compute decken den kompletten Pfad von Training über Serving bis zum Agenten ab. Fabric hat keinen managed Feature Store und keine GPU-Spark-Pools.
- Sie wollen offene Formate und einen portablen Ausstieg. Managed-Iceberg-Lesen und -Schreiben ist allgemein verfügbar (GA), Unity Catalog ist Open Source mit einem Iceberg-REST-Katalog, den andere Engines nutzen können, und nichts bindet Sie an eine einzige Cloud.
- Sie wollen pro Workload zahlen, statt einen gemeinsamen Pool zu verwalten. DBU-Meter bepreisen Jobs-, Interactive- und SQL-Compute getrennt, sodass der Spike eines Teams nicht die Dashboards eines anderen Teams drosselt.
- Multicloud oder künftige Portabilität ist wichtig. Fabric ist Azure-only SaaS; Databricks betreibt dieselbe Plattform auf AWS, Azure und GCP.
Wähle Microsoft Fabric, wenn
- Ihr Unternehmen lebt in Power BI. Fabric ist die Plattform, in der Power BI jetzt ausgeliefert wird: Semantic Models, Direct Lake mode und Copilot-Q&A sind nativ, und ab F64 oder größeren Capacities brauchen Report-Betrachter nur eine kostenlose Lizenz.
- Sie wollen eine SaaS-Suite mit einer einzigen Rechnung. Ingestion (Data Factory), Engineering (Spark), Warehousing (T-SQL), Streaming (Real-Time Intelligence) und BI ziehen alle aus einer einzigen Capacity, mit Pausieren und Fortsetzen aus dem Azure-Portal.
- Ihr Team ist Microsoft-zentriert und SQL-first. Das Warehouse spricht T-SQL, Governance läuft über Purview und den OneLake-Katalog, und die Identität ist durchgängig Entra ID.
- Mirroring ist Ihre Integrations-Story. Allgemein verfügbares (GA) database mirroring repliziert SQL Server, Azure SQL, Oracle, SAP, Snowflake, Cosmos DB und PostgreSQL in OneLake, und allgemein verfügbares (GA) open mirroring erweitert das über öffentliche APIs auf jede Quelle, mit kostenlosem Replikations-Compute und einem kostenlosen Terabyte Mirroring-Speicher pro CU.
- Sie wollen planbare Plattformkosten bei gleichmäßiger Auslastung. Eine reservierte Capacity ist etwa 41 % günstiger als Pay-as-you-go, und das Smoothing-Modell absorbiert kurze Spitzen ohne Zusatzkosten.
Databricks vs. Microsoft Fabric, Kriterium für Kriterium
Jede Zelle verlinkt auf die Produkt-, Preis- oder Doku-Seite des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Sie zitiert die Anbieter, sie kürt keinen Sieger.
Die Kriterienwerte sind wortwörtlich aus der englischen Dokumentation des jeweiligen Anbieters übernommen.
| Kriterium | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | Microsoft Fabric SaaS-Analytics-Suite über OneLake |
|---|---|---|
| Architektur & Offenheit | ||
| ArchitekturPlattformform | Data Intelligence Platform (lakehouse) Quelle · geprüft 2026-06-21 | SaaS suite over lakehouse + warehouse Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Compute-EngineZugrunde liegende Query-Engine | Apache Spark + Photon Quelle · geprüft 2026-06-21 | Spark for engineering; Polaris/T-SQL warehouse Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Trennung von Storage / ComputeUnabhängige Skalierung | Decoupled storage and compute Quelle · geprüft 2026-06-21 | Yes, compute separate from OneLake Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Natives TabellenformatDelta / Iceberg / proprietär | Delta Lake (and managed Iceberg) Quelle · geprüft 2026-06-21 | Delta Lake (Parquet) in OneLake Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Apache IcebergLese- + Schreibunterstützung | Native managed Iceberg, read+write GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Read+write via virtualization/XTable, Table APIs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Delta LakeDelta-Tabellen lesen / schreiben | Native Delta read/write Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native read/write, default format Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Offener / REST-KatalogIceberg REST / offener Katalog | Unity Catalog Iceberg REST catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | OneLake catalog; Iceberg REST APIs (preview) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Open-Source-KernEngine / Format Open Source | Spark, Delta, Unity Catalog open source Quelle · geprüft 2026-06-21 | Spark/Delta open; warehouse engine proprietary Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Multi-CloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | Azure-only SaaS; shortcuts to AWS/GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BereitstellungsmodellSaaS vs. eigenes Cloud-Konto | Runs in your cloud account Quelle · geprüft 2026-06-21 | SaaS-only (Azure-hosted) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Kosten & Preise | ||
| Abrechnungseinheit | Per-DBU Quelle · geprüft 2026-06-21 | Capacity Units (F-SKUs) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| AbrechnungsgranularitätPro Sekunde / Minute / Stunde | Per-second Quelle · geprüft 2026-06-21 | Per-second compute, billed hourly Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Scale-to-Zero-ServerlessAuto-Suspend | Serverless SQL/compute, auto-suspend Quelle · geprüft 2026-06-21 | Pause/resume capacity; autoscale billing Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Separate InfrastrukturabrechnungCompute getrennt von VM / Storage abgerechnet | Classic: separate VM bill; serverless bundled Quelle · geprüft 2026-06-21 | Capacity billed apart from OneLake storage Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Storage-Preise$ / TB-Monat | No Databricks storage charge; cloud bills it Quelle · geprüft 2026-06-21 | OneLake ~$0.023/GB-month (~$23/TB) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Free Tier / Testversion | Free Edition + 14-day trial Quelle · geprüft 2026-06-21 | 60-day free trial capacity Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Rabatte bei zugesagter Nutzung | Committed-use contracts Quelle · geprüft 2026-06-21 | Reserved capacity ~41% off PAYG Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| KostentransparenzNutzungs- / Kostenüberwachung | System tables, usage dashboards, budgets Quelle · geprüft 2026-06-21 | Capacity Metrics app; cost management Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| PreistransparenzVeröffentlicht vs. individuelles Angebot | List DBU prices published Quelle · geprüft 2026-06-21 | List prices published per SKU Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| SQL & Abfrage | ||
| ANSI-SQL-AbdeckungWindow, rekursive CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE Quelle · geprüft 2026-06-21 | T-SQL warehouse; CTEs, window functions Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Semistrukturierte DatenJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support Quelle · geprüft 2026-06-21 | JSON in T-SQL; VARIANT in Spark Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| GeodatenGeo-Typen + -Funktionen | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 Quelle · geprüft 2026-06-21 | ArcGIS GeoAnalytics partner; KQL geo Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Benutzerdefinierte FunktionenSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs Quelle · geprüft 2026-06-21 | T-SQL, Python, Spark UDFs; user data functions Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Materialisierte Sichten | Native materialized views Quelle · geprüft 2026-06-21 | Materialized Lake Views (Delta) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Zwischenspeicherung von Abfrageergebnissen | Query result caching Quelle · geprüft 2026-06-21 | Warehouse result-set caching Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Query-FöderationExterne Quellen an Ort und Stelle abfragen | Lakehouse Federation Quelle · geprüft 2026-06-21 | Shortcuts + mirroring virtualize sources Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Data Engineering | ||
| Batch-ETL-/ELT-ToolingNatives Pipeline-Tooling | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs Quelle · geprüft 2026-06-21 | Data Factory pipelines + dataflows Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Streaming-Ingestion | Structured Streaming, Real-Time Mode Quelle · geprüft 2026-06-21 | Real-Time Intelligence eventstreams Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Change Data Capture | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect Quelle · geprüft 2026-06-21 | Copy Job CDC; open mirroring (GA) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Automatische Datei-IngestionKlasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader Quelle · geprüft 2026-06-21 | Copy Job; eventstream file ingest Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Native OrchestrierungJobs / Scheduler | Lakeflow Jobs Quelle · geprüft 2026-06-21 | Data Factory pipeline scheduler Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| dbt-Unterstützung | First-class dbt adapter and task Quelle · geprüft 2026-06-21 | dbt adapters for Warehouse and Lakehouse Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Deklarative PipelinesDLT / Lakeflow-Stil | Lakeflow Declarative Pipelines Quelle · geprüft 2026-06-21 | Materialized Lake Views declarative ETL Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| ML & AI | ||
| ModelltrainingNativ, auf der Plattform | Native training on Spark/GPU clusters Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native notebooks + Spark training Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Feature Store | Native feature store in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | No dedicated managed feature store Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Experiment-TrackingMLflow oder gleichwertig | Managed MLflow Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native MLflow experiment tracking Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Model ServingHosting / Inferenz | Mosaic AI Model Serving Quelle · geprüft 2026-06-21 | Real-time ML model endpoints Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| AutoML | AutoML via FLAML Quelle · geprüft 2026-06-21 | |
| Vector SearchEmbeddings-Index | Mosaic AI Vector Search Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native vector type in SQL DB; AI functions Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Foundation-Model-GatewayGesteuerter Multi-Modell-Zugriff | Mosaic AI Gateway (multi-model) Quelle · geprüft 2026-06-21 | AI Foundry models; Copilot FM access Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Text-to-SQLNL-zu-SQL-Assistent | AI/BI Genie Quelle · geprüft 2026-06-21 | Copilot NL-to-SQL in warehouse/notebooks Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Agents / MCPAgent Framework + MCP-Server | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | Data agents; Fabric MCP servers Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| GPU-Compute | GPU instances for ML Quelle · geprüft 2026-06-21 | No native GPU Spark pools Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BI & Nutzung | ||
| Native Dashboards / BI | AI/BI Dashboards Quelle · geprüft 2026-06-21 | Power BI dashboards built in Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Semantische / Metrik-Ebene | Unity Catalog Metric Views Quelle · geprüft 2026-06-21 | Power BI semantic models; Fabric IQ Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Notebooks | Native notebooks Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Spark/Python notebooks Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Natürlichsprachliche BIFrag deine Daten | AI/BI Genie natural-language Quelle · geprüft 2026-06-21 | Copilot Q&A on Power BI reports Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BI-Tool-IntegrationenTableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 | Power BI native; Tableau via connector Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Governance & Sicherheit | ||
| Einheitlicher Governance-KatalogEin Katalog über Daten + AI | Unity Catalog across data and AI Quelle · geprüft 2026-06-21 | OneLake catalog + Purview governance Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Feingranulares RBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Workspace roles + OneLake item RBAC Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Attributbasierte ZugriffssteuerungTag-basierte Richtlinien | ABAC with governed tags, GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Purview sensitivity labels; limited ABAC Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Spaltenmaskierung | Dynamic column masks Quelle · geprüft 2026-06-21 | Dynamic data masking; column-level security Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Row-Level Security | Row filters Quelle · geprüft 2026-06-21 | Row-level security in warehouse/Power BI Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Data LineageAutomatisch | Automatic lineage in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Automatic lineage view + Purview Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| DatenklassifizierungAutomatische PII-Erkennung | Automated data classification GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Purview auto PII classification + labels Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Audit-Protokollierung | Audit logs / system tables Quelle · geprüft 2026-06-21 | Purview/M365 audit logs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Kundenverwaltete SchlüsselCMK / BYOK | Customer-managed keys Quelle · geprüft 2026-06-21 | Customer-managed keys (workspace encryption) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Privates NetworkingPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection Quelle · geprüft 2026-06-21 | Private Link + managed VNet Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Sharing & Zusammenarbeit | ||
| Data SharingKontoübergreifend / Cloud-übergreifend | Delta Sharing (cross-cloud) Quelle · geprüft 2026-06-21 | External data sharing across tenants Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Clean Rooms | Clean Rooms GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | No native Fabric clean rooms Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Marketplace | Databricks Marketplace Quelle · geprüft 2026-06-21 | Azure Marketplace; Fabric workload hub Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Betrieb & Zuverlässigkeit | ||
| Öffentliche Status-APIMaschinenlesbare Verfügbarkeit | Status page with RSS/email subscribe Quelle · geprüft 2026-06-21 | Azure Status page; Service Health API Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Veröffentlichtes SLA | Published uptime SLA (99.95% serverless) Quelle · geprüft 2026-06-21 | 99.9% uptime SLA Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Auto-Scaling | Cluster autoscaling Quelle · geprüft 2026-06-21 | Autoscale billing; Spark autoscale pools Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Multi-Region / DR | DR guidance; not automatic replication Quelle · geprüft 2026-06-21 | Availability zones; multi-geo; BCDR Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Workload-IsolationETL von BI isolieren | Separate warehouses/clusters per workload Quelle · geprüft 2026-06-21 | Separate capacities per workload Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Ökosystem & Support | ||
| Partner-Konnektoren | Lakeflow Connect 100+ sources Quelle · geprüft 2026-06-21 | 200+ Data Factory connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Compliance-ZertifizierungenSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO Quelle · geprüft 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO, PCI Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Globale Regionen | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | Azure public regions worldwide Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Support-Stufen | Tiered support plans Quelle · geprüft 2026-06-21 | Basic, Pro Direct, Premier/Unified Quelle · geprüft 2026-06-21 |
Architektur und Offenheit
Databricks ist ein Lakehouse: Spark plus Photon-Compute in Ihrem eigenen Cloud-Account über offenen Formaten in Ihrem Object Storage, mit Delta Lake nativ und managed-Apache-Iceberg-Lesen und -Schreiben allgemein verfügbar (GA). Unity Catalog ist Open Source und stellt einen Iceberg-REST-Katalog bereit, sodass Trino, DuckDB, Snowflake oder Flink mit Ihren Tabellen arbeiten können. Fabric ist ausschließlich SaaS und ausschließlich Azure. OneLake speichert alles als Delta-Tabellen (Parquet unter der Haube), was die beiden Plattformen auf der Speicherebene formatkompatibel macht, und Shortcuts können Daten virtualisieren, die in S3 oder GCS liegen. Iceberg in Fabric ist jünger: Shortcuts übersetzen Iceberg-Tabellen per Metadaten-Virtualisierung in Delta, und die OneLake-Tabellen-APIs (ein Iceberg-REST-kompatibler Endpunkt) sind in der Vorschau, anfangs schreibgeschützt. Fabrics Warehouse-Engine (Polaris) ist proprietär und ihre T-SQL-Oberfläche lässt Teile von SQL Server aus, darunter Trigger, rekursive CTEs und den Vektortyp. Die praktische Lesart: beide sind Delta-nativ, Databricks ist die offenere und portablere Plattform, Fabric die stärker integrierte Microsoft-Plattform.
Preise und Kostenmodell
Dies ist der tiefste philosophische Unterschied. Fabric rechnet einen einzigen Pool von Capacity Units ab: jeder Workload, von Pipelines bis Power BI, zieht aus derselben F-SKU, zu 0,18 $ pro CU pro Stunde Pay-as-you-go in US-Regionen. Die Nutzung wird über Zeitfenster geglättet, kurze Spitzen werden absorbiert, und anhaltende Überlast drosselt die gesamte Capacity (zuerst interaktive Verzögerungen, dann Ablehnungen), was bedeutet, dass der außer Kontrolle geratene Job eines Teams die Reports aller verlangsamen kann, sofern Sie nicht Capacities aufteilen oder Overage-Abrechnung zum 3-fachen des Normaltarifs aktivieren. Databricks misst jeden Workload getrennt pro DBU pro Sekunde: auf Azure Premium kostet Jobs-Compute 0,30 $ pro DBU, All-Purpose-Interactive 0,55 $, und SQL läuft mit 0,22 $ classic, 0,55 $ pro oder 0,70 $ serverless, wobei VMs bei classic Compute separat und bei serverless gebündelt abgerechnet werden. Keines der Modelle ist einfach günstiger. Hohe, gleichmäßige Auslastung begünstigt eine reservierte Fabric-Capacity; spitzenlastige oder heterogene Workloads begünstigen Databricks' Abrechnung pro Workload. Modellieren Sie Ihre eigene Nutzung, bevor Sie irgendjemandes Rechnung glauben, einschließlich unserer.
Data Engineering und Streaming
Beide Plattformen führen Spark aus, was Leute überrascht, die sie zum ersten Mal vergleichen. Databricks betreibt seine eigene, optimierte Runtime mit Photon und ist code-first ausgerichtet: Lakeflow Connect für managed Ingestion, Lakeflow Spark Declarative Pipelines für deklaratives ETL, Lakeflow Jobs für Orchestrierung, Auto Loader für inkrementelle Dateien und Structured Streaming mit Real-Time Mode für echtes Streaming. Fabric verteilt die Arbeit auf integrierte Werkzeuge: Data-Factory-Pipelines und Dataflows für den Datentransport (mehr als 170 Konnektoren), Fabric-Spark-Notebooks für Code, Materialized Lake Views (allgemein verfügbar (GA) seit März 2026) für deklarative Transformationen, Copy Job für CDC-artige Ingestion und Real-Time-Intelligence-Eventstreams für Streaming. Mirroring verdient eine eigene Erwähnung: database mirroring repliziert operative Datenbanken kontinuierlich in OneLake mit kostenlosem Replikations-Compute, open mirroring (ebenfalls GA) erweitert das über öffentliche APIs auf jede Quelle, und zusammen beseitigen sie eine ganze Klasse von Ingestion-Pipelines. Die ehrliche Aufteilung: Databricks für schweres, individuelles oder latenzsensitives Engineering, Fabric für konnektorgetriebenen Datentransport und einfachere deklarative Arbeit innerhalb einer Suite.
Machine Learning und KI
Databricks' deutlichster Vorteil, genauso wie gegenüber jeder anderen Plattform, die wir vergleichen. Mosaic AI deckt Model Serving, Vector Search, ein Foundation-Model-Gateway und ein Agent Framework mit einem managed MCP-Server ab, neben MLflow, einem managed Feature Store, AutoML und GPU-Compute. Fabric deckt die Grundlagen gut ab: Spark-Notebooks trainieren Modelle, MLflow-Experiment-Tracking ist nativ, FLAML liefert AutoML, und Echtzeit-Modell-Endpunkte (noch in der Vorschau) stellen sie bereit. Aber es gibt keinen managed Feature Store, keine GPU-Spark-Pools, und die Vektor-Story lebt in der operativen SQL-Datenbank statt im Warehouse. Fabrics KI-Energie fließt anderswohin: Copilot-Erlebnisse über jeden Workload (verfügbar auf allen kostenpflichtigen SKUs ab F2 aufwärts, seit April 2025), data agents (allgemein verfügbar (GA) seit März 2026), die Fragen über Ihre Daten beantworten und in Microsoft 365 Copilot ausgerollt werden, und Fabric IQ, sein neuer Semantic Layer für Agenten (allgemein verfügbar (GA) seit Juni 2026). Wenn Ihr ML klassisches Training und MLOps ist, geht Databricks deutlich weiter. Wenn Ihr KI-Anspruch Copilot-artige Unterstützung für Business-Anwender ist, ist Fabric genau dafür gebaut.
BI und Konsum
Fabrics deutlichster Vorteil. Power BI ist nicht mit Fabric integriert, es ist Fabrics Front-End: Semantic Models, Direct Lake mode, der Delta-Tabellen direkt aus OneLake liest, ohne Import oder Query-Passthrough, Copilot-Q&A über Reports und der gesamte bestehende Power-BI-Bestand. Die Lizenzierung ist das Kleingedruckte, das man lesen sollte: Autoren brauchen bei jeder Capacity-Größe eine kostenpflichtige Per-User-Lizenz (Pro zu 14 $ pro Benutzer pro Monat, oder PPU), und Betrachter unterhalb einer F64-Capacity brauchen ebenfalls eine, während F64 und größer kostenloses Betrachten für Konsumenten freischalten. Databricks' Konsum ist wirklich gut und wird besser: AI/BI-Dashboards, Genie für natürlichsprachige Fragen, verankert in Unity-Catalog-Metadaten, und Databricks One als Business-Anwender-Oberfläche. Es speist außerdem Power BI, Tableau oder Looker über SQL-Warehouses wie jedes andere Backend, und die mirrored-catalog-Integration bedeutet, dass Fabrics Direct Lake Databricks-Tabellen lesen kann. Wenn das Publikum Tausende von Business-Anwendern sind, die bereits in Power-BI-Dashboards leben, gewinnt Fabric diese Dimension. Wenn BI bedeutet, dass Analysten governte Daten mit etwas natürlichsprachiger Hilfe abfragen, deckt Databricks das ohne eine zweite Plattform ab.
Governance, und das Argument für beide
Databricks' Governance zentriert sich auf Unity Catalog: feingranulare Zugriffskontrolle mit ABAC allgemein verfügbar (GA), Column Masks und Row Filters, automatisierte Lineage und Klassifizierung über Daten- und KI-Assets hinweg, und ein offener Iceberg-REST-Endpunkt, über den Governance andere Engines erreicht. Fabric verteilt Governance zwischen Workspace-Rollen und OneLake-Item-Berechtigungen, dem OneLake-Katalog mit seinem Govern-Tab und Microsoft Purview für Sensitivity Labels, Klassifizierung und Audit über den Microsoft-Bestand hinweg. Beide sind glaubwürdig; was besser ist, hängt davon ab, ob Ihr Governance-Perimeter die Datenplattform oder der gesamte Microsoft-365-Tenant ist. Dann gibt es die Tatsache, die die meisten Vergleichsseiten überspringen: diese Plattformen interoperieren jetzt by design. Das Mirroring eines Azure Databricks Unity Catalog in Fabric ist allgemein verfügbar (GA), metadata-only und zero-copy, sodass Power BI Databricks-Tabellen über Direct Lake liest, ohne Daten zu verschieben. In die andere Richtung sind Unity-Catalog-Federation über OneLake und in OneLake gespeicherte Databricks managed tables beide in der Vorschau, Stand Mitte 2026. Eine gängige und vertretbare Architektur im Jahr 2026 ist Databricks für Engineering, ML und Governance des Lakehouse, mit Fabric-Capacity für Power BI obendrauf.
Databricks vs. Microsoft Fabric: Preise
Die Einheiten haben unterschiedliche Formen. Fabric verkauft einen einzigen Capacity-Pool (F-SKUs, abgerechnet pro CU-Stunde, von jedem Workload gemeinsam genutzt, als eine Einheit geglättet und gedrosselt), während Databricks jeden Workload pro DBU pro Sekunde misst, mit VMs, die bei classic Compute separat abgerechnet werden. Nimmt man Fabrics Per-User-Power-BI-Lizenzierung unterhalb von F64 hinzu, widersetzt sich der Vergleich einer einzigen Zahl, also modellieren Sie Ihren eigenen Workload.
Databricks
Azure Databricks ist ein First-Party-Azure-Service, der über Ihren Azure-Account abgerechnet wird. Premium-Tier-Pay-as-you-go-Tarife in East US, aus der Azure Retail Prices API Anfang Juli 2026: Jobs-Compute 0,30 $ pro DBU, All-Purpose-Interactive 0,55 $, SQL classic 0,22 $, SQL pro 0,55 $, serverless SQL 0,70 $ (serverless bündelt das zugrunde liegende Compute, classic fügt eine separate VM-Rechnung hinzu). Declarative-Pipelines-Compute läuft je nach Edition mit 0,30 $ bis 0,54 $. Vorabkaufpläne (Databricks Commit Units) gewähren einen Rabatt von bis zu etwa 33 % bei 1-Jahres- und 37 % bei 3-Jahres-Laufzeiten. Der Standard-Tier wird für neue Workspaces eingestellt, und bestehende migrieren im Oktober 2026 auf Premium. Free Edition (serverless, nicht-kommerziell) und eine 14-tägige Free-DBU-Testversion sind verfügbar.
Microsoft Fabric
Fabric-Capacity kostet 0,18 $ pro Capacity Unit pro Stunde Pay-as-you-go in US-Regionen (Azure Retail Prices API, Juli 2026), abgerechnet pro Sekunde mit einer Mindestdauer von einer Minute, und Capacities pausieren und setzen aus dem Portal fort. Das macht eine immer eingeschaltete F2 etwa 263 $ pro Monat und eine F64 etwa 8.410 $ pro Monat, während eine 1-Jahres-Reservierung zu 938 $ pro CU-Jahr etwa 41 % einspart und eine reservierte F64 auf etwa 5.003 $ pro Monat bringt. OneLake-Speicher kostet 23 $ bis 26 $ pro TB-Monat über US-Regionen (Hot Tier), mit teureren BCDR-Tiers. Budgetieren Sie Power-BI-Lizenzen separat: Autoren brauchen immer eine Per-User-Lizenz (Pro zu 14 $ pro Benutzer pro Monat, oder PPU zu 24 $), und Betrachter unterhalb von F64 ebenfalls. Die Testversion gewährt 60 Tage auf einem F4- oder F64-Äquivalent, und Mirroring umfasst ein kostenloses Terabyte Speicher pro CU mit kostenlosem Replikations-Compute.
Quellen: Microsoft Fabric Preise, Fabric-Lizenzen (Power-BI-Regeln), Fabric Capacity Reservations, Azure Databricks Preise, Fabric Mirroring – Überblick.
Häufig gestellte Fragen
Ist Microsoft Fabric günstiger als Databricks?
Nicht verlässlich, denn die Modelle unterscheiden sich. Fabric rechnet eine gemeinsame Capacity ab (0,18 $ pro CU-Stunde, etwa 8.410 $ pro Monat für eine immer eingeschaltete F64, reserviert etwa 41 % weniger) plus Per-User-Power-BI-Lizenzen unterhalb von F64. Databricks misst jeden Workload pro DBU, mit VMs, die bei classic Compute separat abgerechnet werden. Gleichmäßige, hohe Auslastung begünstigt eine reservierte Fabric-Capacity; spitzenlastige, heterogene Workloads begünstigen Databricks' Abrechnung.
Was ist der Hauptunterschied zwischen Databricks und Microsoft Fabric?
Databricks ist eine offene, Multicloud-Lakehouse-Plattform mit Schwerpunkt auf Data Engineering, ML und KI, die Compute in Ihrem Cloud-Account über Formaten ausführt, die Sie kontrollieren. Fabric ist eine Azure-only SaaS-Suite mit Schwerpunkt auf Power BI und OneLake, die Ingestion, Warehousing, Streaming und BI in einer Capacity bündelt. Offen und pro Workload abgerechnet versus integriert und pro Capacity abgerechnet.
Können Databricks und Fabric zusammenarbeiten?
Ja, by design. Das Mirroring eines Azure Databricks Unity Catalog in Fabric ist allgemein verfügbar (GA): metadata-only und zero-copy, sodass Power BI Databricks-Tabellen über Direct Lake liest, ohne Daten zu verschieben. Unity Catalog kann außerdem Abfragen über OneLake föderieren, in der Vorschau Stand Mitte 2026. Eine gängige 2026er-Architektur ist Databricks für Engineering und ML mit einer Fabric-Capacity für Power-BI-Konsum obendrauf.
Ist Databricks oder Fabric besser für Machine Learning?
Databricks, eindeutig. Mosaic AI, MLflow, ein managed Feature Store, AutoML, GPU-Compute und ein Agent Framework mit einem managed MCP-Server decken den kompletten Pfad von Training über Serving bis zu Agenten ab. Fabric trainiert Modelle in Spark-Notebooks mit nativem MLflow-Tracking, hat aber keinen managed Feature Store und keine GPU-Spark-Pools. Fabrics KI-Stärke sind stattdessen Copilot und data agents für Business-Anwender.
Ist Databricks oder Fabric besser für Data Engineering?
Databricks für schweres, individuelles oder streaming-first Engineering: Lakeflow, Auto Loader und Structured Streaming mit Real-Time Mode auf einer optimierten Spark-Runtime. Fabric für konnektorgetriebenen Datentransport und einfachere deklarative Arbeit: Data Factory mit mehr als 170 Konnektoren, Materialized Lake Views, Copy Job CDC und allgemein verfügbares (GA) Mirroring (database-Konnektoren plus open mirroring für jede Quelle), das operative Datenbanken mit kostenlosem Replikations-Compute in OneLake repliziert.
Ersetzt Fabric Azure Databricks?
Microsoft selbst positioniert es nicht so; seine Dokumentation nennt die beiden better together, und die Mirroring-Integration ist allgemein verfügbar (GA). Fabric ersetzt eigenständiges Power BI plus Teile von Synapse. Für ernsthaftes Data Engineering, ML und Open-Format-Governance bleibt Azure Databricks die tiefere Plattform, und viele Azure-Bestände betreiben bewusst beide.
Nutzen Databricks und Fabric beide Delta Lake?
Ja, und das ist wichtig. OneLake speichert Tabellen standardmäßig als Delta und Databricks schreibt Delta nativ, sodass die Speicherebene formatkompatibel ist, was genau das ist, was das zero-copy Mirroring und die Direct-Lake-Integration funktionieren lässt. Bei Iceberg gibt es Unterschiede: Databricks managed Iceberg ist Lesen-Schreiben allgemein verfügbar (GA), während Fabric Iceberg über Shortcuts virtualisiert und seine Iceberg-REST-Tabellen-APIs in der Vorschau sind.
So funktioniert dieser Vergleich
- Jede Zelle der Tabelle verlinkt auf die Dokumentation des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Wir zitieren die Anbieter, wir führen keine eigenen Benchmarks durch.
- Die Feature-Daten sind eine langsam veränderliche Momentaufnahme, die regelmäßig neu geprüft wird. Die Open-Source-Dynamik und das Aktualisierungsdatum werden täglich über unsere Pipeline erneuert.
- brickster.ai ist unabhängig und weder mit Databricks, Microsoft Fabric noch mit einem anderen Anbieter verbunden. Wenn etwas nicht stimmt, sag uns Bescheid.
Von KI aus dem englischen Original übersetzt.