Databricks vs Microsoft Fabric
出典を明記した独立系の比較。すべての行がベンダー自身のドキュメントにリンクし、検証日を付記しています。
作成者: brickster.ai · 更新日 2026年7月3日 · 機能データ検証日 2026年6月21日
結論から
データエンジニアリング、機械学習、または AI エージェントが重心であり、どのクラウドでも自分で管理できるオープンフォーマットを求めるなら Databricks を選んでください。組織が Power BI と Microsoft 365 の中で動いており、単一の Capacity 上に統合された1つの SaaS スイートを求めるなら Fabric を選んでください。Azure 上では、本当の問いはむしろ両者の間でどう作業を分担するかであり、両者は今や OneLake を介して相互運用できるからです。
これは Azure チームが実際に直面する比較です。Databricks は Data Intelligence Platform であり、AWS、Azure、GCP 上で、オープンなテーブルフォーマット（ネイティブの Delta Lake に加え、マネージドの Apache Iceberg）をベースに、自分のクラウドアカウント内で Spark と Photon のコンピュートを動かす lakehouse です。Azure 上ではファーストパーティのサービスとして、Azure アカウント経由で DBU 単位で課金されます。作業がデータエンジニアリング、機械学習、AI である場合に強みを発揮する傾向があります。
Microsoft Fabric は OneLake を中心に構築された SaaS 分析スイートで、OneLake はテナント全体で単一のデータレイクとして Delta テーブルも格納します。Data Factory、Spark ノートブック、T-SQL の data warehouse、Real-Time Intelligence、そして決定的に Power BI をひとまとめにし、すべてを1つの Capacity Units（F-SKU）のプールに対して課金します。Fabric の重心は BI と Microsoft 365 エコシステムです。両者は無縁ではありません。Microsoft 自身のドキュメントは Azure Databricks と Fabric は併用したほうがよいと述べており、両者間のミラーリング統合は GA です。多くの Azure 導入先は、勝者を1つ選ぶのではなく、分担を選ぶことになるでしょう。
Databricks を選ぶべきケース
- データエンジニアリングが重いか、真にストリーミングである。Lakeflow（Connect、Spark Declarative Pipelines、Jobs）、Auto Loader、そして Real-Time Mode を備えた Structured Streaming は、複雑でコードファーストな作業において Data Factory のパイプラインより踏み込んでいます。
- 機械学習と AI エージェントが中心である。Mosaic AI（Model Serving、Vector Search、マネージド MCP サーバーを備えた Agent Framework）、MLflow、本物の feature store、AutoML、GPU コンピュートが、学習からサービング、エージェントまでの全経路をカバーします。Fabric にはマネージド feature store も GPU Spark プールもありません。
- オープンフォーマットと移行可能な出口を求めている。マネージド Iceberg の読み書きは GA、Unity Catalog は他のエンジンも利用できる Iceberg REST catalog を備えたオープンソースであり、特定のクラウドに縛られるものは何もありません。
- 1つの共有プールを管理するのではなく、ワークロード単位で支払いたい。DBU メーターは jobs、interactive、SQL のコンピュートを別々に価格付けするため、あるチームのスパイクが別のチームのダッシュボードを絞ることがありません。
- マルチクラウドや将来の移行可能性が重要である。Fabric は Azure 専用の SaaS ですが、Databricks は同じプラットフォームを AWS、Azure、GCP 上で動かします。
Microsoft Fabric を選ぶべきケース
- 組織が Power BI の中で動いている。Fabric は Power BI が今や内包されているプラットフォームです。semantic models、Direct Lake モード、Copilot の Q&A はネイティブであり、F64 以上の Capacity ではレポート閲覧者に無償ライセンスだけで済みます。
- 1つの請求で1つの SaaS スイートを求めている。取り込み（Data Factory）、エンジニアリング（Spark）、warehousing（T-SQL）、ストリーミング（Real-Time Intelligence）、BI がすべて単一の Capacity から引き当てられ、Azure ポータルから一時停止と再開ができます。
- チームが Microsoft 中心で SQL ファーストである。warehouse は T-SQL を話し、ガバナンスは Purview と OneLake catalog を通じて流れ、ID は端から端まで Entra ID です。
- ミラーリングが統合の要である。GA の database mirroring は SQL Server、Azure SQL、Oracle、SAP、Snowflake、Cosmos DB、PostgreSQL を OneLake に複製し、GA の open mirroring は公開 API を介してそれをあらゆるソースへ拡張します。しかもレプリケーションのコンピュートは無償で、CU あたり1テラバイトのミラーリングストレージが無償です。
- 安定した稼働率で予測可能なプラットフォーム支出を求めている。予約 Capacity は従量課金より約41%安く、平準化モデルが短いバーストを追加費用なしで吸収します。
Databricks 対 Microsoft Fabric を項目ごとに比較
各セルはベンダー自身の製品・料金・ドキュメントページにリンクし、最終検証日を表示します。内容はそのまま引用しており、優劣を採点するものではありません。
各項目の値は、各ベンダーの英語版ドキュメントからそのまま引用しています。
| 項目 | Databricks Lakehouse（Spark ＋ Photon） | Microsoft Fabric OneLake 上の SaaS 分析スイート |
|---|---|---|
| アーキテクチャとオープン性 | ||
| アーキテクチャプラットフォームの形態 | Data Intelligence Platform (lakehouse) 出典 · 検証済み 2026-06-21 | SaaS suite over lakehouse + warehouse 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| コンピュートエンジン基盤となるクエリエンジン | Apache Spark + Photon 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Spark for engineering; Polaris/T-SQL warehouse 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ストレージ／コンピュートの分離独立したスケーリング | Decoupled storage and compute 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Yes, compute separate from OneLake 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ネイティブテーブル形式Delta／Iceberg／独自形式 | Delta Lake (and managed Iceberg) 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Delta Lake (Parquet) in OneLake 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| Apache Iceberg読み取り＋書き込みのサポート | Native managed Iceberg, read+write GA 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Read+write via virtualization/XTable, Table APIs 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| Delta LakeDelta テーブルの読み取り／書き込み | Native Delta read/write 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Native read/write, default format 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| オープン／RESTカタログIceberg REST／オープンカタログ | Unity Catalog Iceberg REST catalog 出典 · 検証済み 2026-06-21 | OneLake catalog; Iceberg REST APIs (preview) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| オープンソースのコアエンジン／形式がオープンソース | Spark, Delta, Unity Catalog open source 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Spark/Delta open; warehouse engine proprietary 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| マルチクラウドAWS／Azure／GCP | AWS, Azure, GCP 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Azure-only SaaS; shortcuts to AWS/GCP 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| デプロイモデルSaaS か自社クラウドアカウントか | Runs in your cloud account 出典 · 検証済み 2026-06-21 | SaaS-only (Azure-hosted) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| コストと料金 | ||
| 課金単位 | Per-DBU 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Capacity Units (F-SKUs) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 課金粒度秒／分／時間単位 | Per-second 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Per-second compute, billed hourly 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| スケールトゥゼロのサーバーレス自動サスペンド | Serverless SQL/compute, auto-suspend 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Pause/resume capacity; autoscale billing 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| インフラ費用の分離コンピュートがVM／ストレージと別課金 | Classic: separate VM bill; serverless bundled 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Capacity billed apart from OneLake storage 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ストレージ料金$／TB・月 | No Databricks storage charge; cloud bills it 出典 · 検証済み 2026-06-21 | OneLake ~$0.023/GB-month (~$23/TB) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 無料枠／トライアル | Free Edition + 14-day trial 出典 · 検証済み 2026-06-21 | 60-day free trial capacity 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| コミット利用割引 | Committed-use contracts 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Reserved capacity ~41% off PAYG 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| コストの可観測性使用量／コストの監視 | System tables, usage dashboards, budgets 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Capacity Metrics app; cost management 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 料金の透明性公開価格か個別見積もりか | List DBU prices published 出典 · 検証済み 2026-06-21 | List prices published per SKU 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| SQLとクエリ | ||
| ANSI SQLの対応範囲ウィンドウ、再帰CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE 出典 · 検証済み 2026-06-21 | T-SQL warehouse; CTEs, window functions 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 半構造化データJSON／VARIANT | Native VARIANT and JSON support 出典 · 検証済み 2026-06-21 | JSON in T-SQL; VARIANT in Spark 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 地理空間地理型＋関数 | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 出典 · 検証済み 2026-06-21 | ArcGIS GeoAnalytics partner; KQL geo 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ユーザー定義関数SQL／Python／Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs 出典 · 検証済み 2026-06-21 | T-SQL, Python, Spark UDFs; user data functions 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| マテリアライズドビュー | Native materialized views 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Materialized Lake Views (Delta) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| クエリ結果のキャッシュ | Query result caching 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Warehouse result-set caching 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| クエリフェデレーション外部ソースをそのままクエリ | Lakehouse Federation 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Shortcuts + mirroring virtualize sources 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| データエンジニアリング | ||
| バッチETL／ELTツールネイティブパイプラインツール | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Data Factory pipelines + dataflows 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ストリーミング取り込み | Structured Streaming, Real-Time Mode 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Real-Time Intelligence eventstreams 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 変更データキャプチャ | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Copy Job CDC; open mirroring (GA) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ファイルの自動取り込みAuto Loader／Snowpipe クラス | Auto Loader 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Copy Job; eventstream file ingest 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ネイティブオーケストレーションジョブ／スケジューラ | Lakeflow Jobs 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Data Factory pipeline scheduler 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| dbt対応 | First-class dbt adapter and task 出典 · 検証済み 2026-06-21 | dbt adapters for Warehouse and Lakehouse 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 宣言的パイプラインDLT／Lakeflow スタイル | Lakeflow Declarative Pipelines 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Materialized Lake Views declarative ETL 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| MLとAI | ||
| モデルのトレーニングプラットフォーム上でのネイティブ | Native training on Spark/GPU clusters 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Native notebooks + Spark training 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| feature store | Native feature store in Unity Catalog 出典 · 検証済み 2026-06-21 | No dedicated managed feature store 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 実験のトラッキングMLflow または同等品 | Managed MLflow 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Native MLflow experiment tracking 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| モデルサービングホスティング／推論 | Mosaic AI Model Serving 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Real-time ML model endpoints 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| AutoML | AutoML 出典 · 検証済み 2026-06-21 | AutoML via FLAML 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ベクトル検索埋め込みインデックス | Mosaic AI Vector Search 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Native vector type in SQL DB; AI functions 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 基盤モデルゲートウェイガバナンスされたマルチモデルアクセス | Mosaic AI Gateway (multi-model) 出典 · 検証済み 2026-06-21 | AI Foundry models; Copilot FM access 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| Text-to-SQLNL-to-SQL アシスタント | AI/BI Genie 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Copilot NL-to-SQL in warehouse/notebooks 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| エージェント／MCPAgent Framework ＋ MCP サーバー | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Data agents; Fabric MCP servers 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| GPUコンピュート | GPU instances for ML 出典 · 検証済み 2026-06-21 | No native GPU Spark pools 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| BIと消費 | ||
| ネイティブダッシュボード／BI | AI/BI Dashboards 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Power BI dashboards built in 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| セマンティック／メトリクスレイヤー | Unity Catalog Metric Views 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Power BI semantic models; Fabric IQ 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ノートブック | Native notebooks 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Native Spark/Python notebooks 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 自然言語BIデータに問いかける | AI/BI Genie natural-language 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Copilot Q&A on Power BI reports 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| BIツール連携Tableau／Power BI／Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Power BI native; Tableau via connector 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ガバナンスとセキュリティ | ||
| 統合ガバナンスカタログデータ＋AI を横断する単一カタログ | Unity Catalog across data and AI 出典 · 検証済み 2026-06-21 | OneLake catalog + Purview governance 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| きめ細かなRBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Workspace roles + OneLake item RBAC 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 属性ベースのアクセス制御タグベースのポリシー | ABAC with governed tags, GA 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Purview sensitivity labels; limited ABAC 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 列マスキング | Dynamic column masks 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Dynamic data masking; column-level security 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 行レベルセキュリティ | Row filters 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Row-level security in warehouse/Power BI 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| データリネージ自動 | Automatic lineage in Unity Catalog 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Automatic lineage view + Purview 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| データ分類PII の自動検出 | Automated data classification GA 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Purview auto PII classification + labels 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 監査ログ | Audit logs / system tables 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Purview/M365 audit logs 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 顧客管理キーCMK／BYOK | Customer-managed keys 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Customer-managed keys (workspace encryption) 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| プライベートネットワークPrivateLink／VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Private Link + managed VNet 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 共有とコラボレーション | ||
| データ共有アカウント間／クラウド間 | Delta Sharing (cross-cloud) 出典 · 検証済み 2026-06-21 | External data sharing across tenants 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| クリーンルーム | Clean Rooms GA 出典 · 検証済み 2026-06-21 | No native Fabric clean rooms 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| マーケットプレイス | Databricks Marketplace 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Azure Marketplace; Fabric workload hub 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 運用と信頼性 | ||
| パブリックステータスAPI機械可読な稼働状況 | Status page with RSS/email subscribe 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Azure Status page; Service Health API 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| 公開SLA | Published uptime SLA (99.95% serverless) 出典 · 検証済み 2026-06-21 | 99.9% uptime SLA 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| オートスケーリング | Cluster autoscaling 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Autoscale billing; Spark autoscale pools 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| マルチリージョン／DR | DR guidance; not automatic replication 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Availability zones; multi-geo; BCDR 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| ワークロードの分離ETL と BI を分離 | Separate warehouses/clusters per workload 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Separate capacities per workload 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| エコシステムとサポート | ||
| パートナーコネクタ | Lakeflow Connect 100+ sources 出典 · 検証済み 2026-06-21 | 200+ Data Factory connectors 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| コンプライアンス認証SOC 2／HIPAA／FedRAMP／ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO 出典 · 検証済み 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO, PCI 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| グローバルリージョン | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Azure public regions worldwide 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
| サポートティア | Tiered support plans 出典 · 検証済み 2026-06-21 | Basic, Pro Direct, Premier/Unified 出典 · 検証済み 2026-06-21 |
アーキテクチャとオープン性
Databricks は lakehouse です。自分のクラウドアカウント内の Spark と Photon のコンピュートが、オブジェクトストレージ上のオープンフォーマットに対して動き、Delta Lake はネイティブ、マネージド Apache Iceberg の読み書きは GA です。Unity Catalog はオープンソースで Iceberg REST catalog を公開するため、Trino、DuckDB、Snowflake、Flink があなたのテーブルを扱えます。Fabric は SaaS 専用かつ Azure 専用です。OneLake はすべてを Delta テーブル（内部は Parquet）として格納するため、両プラットフォームはストレージ層でフォーマット互換となり、shortcuts は S3 や GCS に置かれたデータを仮想化できます。Fabric の Iceberg はより新しく、shortcuts はメタデータ仮想化を介して Iceberg テーブルを Delta に変換し、OneLake の table API（Iceberg REST 互換のエンドポイント）はプレビューで、当初は読み取り専用です。Fabric の warehouse エンジン（Polaris）はプロプライエタリで、その T-SQL の面はトリガー、再帰 CTE、vector 型を含む SQL Server の一部を欠いています。実務的な読み解き: 両者とも Delta ネイティブで、Databricks はよりオープンで移行しやすいプラットフォーム、Fabric はより統合された Microsoft 寄りのプラットフォームです。
料金とコストモデル
これが最も本質的な違いです。Fabric は1つの Capacity Units のプールで課金します。パイプラインから Power BI まであらゆるワークロードが同じ F-SKU から引き当てられ、米国リージョンでは従量課金で CU あたり1時間 $0.18 です。使用量は時間ウィンドウにわたって平準化され、短いバーストは吸収され、持続的な過負荷は Capacity 全体を絞ります（まず interactive の遅延、次に拒否）。つまり Capacity を分割するか通常料金の3倍での超過課金を有効にしない限り、あるチームの暴走ジョブが全員のレポートを遅くしうるということです。Databricks は各ワークロードを DBU 単位・秒単位で別々に計測します。Azure Premium では jobs コンピュートが DBU あたり $0.30、all-purpose の interactive が $0.55、SQL は classic $0.22、pro $0.55、serverless $0.70 で、VM は classic コンピュートでは別途課金、serverless では同梱です。どちらのモデルも単純に安いわけではありません。高く安定した稼働率は予約 Fabric Capacity に有利で、スパイクの多い、あるいは不均質なワークロードは Databricks のワークロード単位計測に有利です。誰かの計算（私たちのものも含めて）を信じる前に、自分の使用量をモデル化してください。
データエンジニアリングとストリーミング
両プラットフォームとも Spark を動かしており、初めて比較する人を驚かせます。Databricks は Photon を備えた独自のチューニング済みランタイムを動かし、コードファーストに寄っています。マネージド取り込みの Lakeflow Connect、宣言的 ETL の Lakeflow Spark Declarative Pipelines、オーケストレーションの Lakeflow Jobs、増分ファイルの Auto Loader、真のストリーミングのための Real-Time Mode を備えた Structured Streaming です。Fabric は作業を統合されたツール群に分割します。データ移動には Data Factory のパイプラインとデータフロー（170以上のコネクタ）、コードには Fabric Spark ノートブック、宣言的変換には Materialized Lake Views（2026年3月より GA）、CDC 形式の取り込みには Copy Job、ストリーミングには Real-Time Intelligence の eventstreams です。ミラーリングは別途触れる価値があります。database mirroring は運用データベースを無償のレプリケーションコンピュートで OneLake へ継続的に複製し、open mirroring（同じく GA）は公開 API を介してそれをあらゆるソースへ拡張し、両者は取り込みパイプラインの一群まるごとを不要にします。率直な分担: 重い、カスタム、あるいはレイテンシに敏感なエンジニアリングには Databricks、コネクタ主導のデータ移動と1つのスイート内でのより単純な宣言的作業には Fabric です。
機械学習と AI
Databricks の最も明確な強みで、私たちが比較する他のあらゆるプラットフォームに対するのと同じです。Mosaic AI は Model Serving、Vector Search、基盤モデルの Gateway、そしてマネージド MCP サーバーを備えた Agent Framework をカバーし、その隣に MLflow、マネージド feature store、AutoML、GPU コンピュートがあります。Fabric は基本をよくカバーしています。Spark ノートブックがモデルを学習し、MLflow の実験追跡がネイティブで、FLAML が AutoML を提供し、リアルタイムのモデルエンドポイント（まだプレビュー）がそれをサービングします。しかしマネージド feature store はなく、GPU Spark プールもなく、vector の話は warehouse ではなく運用 SQL データベースに存在します。Fabric の AI のエネルギーは別の場所に向かっています。あらゆるワークロードにわたる Copilot 体験（2025年4月以降、F2 から上のすべての有償 SKU で利用可能）、あなたのデータについて質問に答え Microsoft 365 Copilot へ展開できる data agents（2026年3月より GA）、そしてエージェント向けの新しい semantic レイヤーである Fabric IQ（2026年6月より GA）です。あなたの ML が古典的な学習と MLOps なら、Databricks のほうがはるかに踏み込んでいます。あなたの AI の狙いがビジネスユーザー向けの Copilot 型の支援なら、Fabric はまさにそのために作られています。
BI と消費
Fabric の最も明確な強みです。Power BI は Fabric と統合されているのではなく、Fabric のフロントエンドそのものです。semantic models、OneLake から直接 Delta テーブルをインポートやクエリのパススルーなしに読む Direct Lake モード、レポートに対する Copilot の Q&A、そして既存の Power BI 資産全体です。ライセンスは読み込むべき細則です。作成者はどの Capacity サイズでも有償のユーザー単位ライセンス（Pro が1ユーザーあたり月 $14、または PPU）が必要で、F64 未満の Capacity の閲覧者も同様に必要ですが、F64 以上は消費者向けの無償閲覧を解放します。Databricks の消費機能は本当に優れており、改善が続いています。AI/BI Dashboards、Unity Catalog のメタデータに基づく自然言語質問の Genie、ビジネスユーザー向けの面としての Databricks One です。SQL warehouse を介して他のバックエンドと同様に Power BI、Tableau、Looker にも供給し、ミラーされた catalog の統合により Fabric の Direct Lake が Databricks テーブルを読めます。対象が既に Power BI ダッシュボードの中で動いている数千人のビジネスユーザーなら、Fabric がこの次元で勝ちます。BI がガバナンスされたデータをいくらかの自然言語支援付きで照会するアナリストを意味するなら、Databricks は2つ目のプラットフォームなしでそれをカバーします。
ガバナンス、そして両方を使う論拠
Databricks のガバナンスは Unity Catalog を中心とします。ABAC が GA のきめ細かなアクセス制御、column mask と row filter、データと AI 資産にまたがる自動化された lineage と分類、そしてガバナンスを他のエンジンにまで届かせるオープンな Iceberg REST エンドポイントです。Fabric はガバナンスをワークスペースロールと OneLake のアイテム権限、Govern タブを備えた OneLake catalog、そして Microsoft の全域にわたる機密ラベル・分類・監査のための Microsoft Purview の間で分割します。両者とも信頼に足ります。どちらが優れているかは、あなたのガバナンスの境界がデータプラットフォームなのか、Microsoft 365 テナント全体なのかによります。そして、ほとんどの比較ページが飛ばす事実があります。これらのプラットフォームは今や設計上相互運用します。Azure Databricks の Unity Catalog を Fabric へミラーリングするのは GA で、メタデータのみのゼロコピーなので、Power BI はデータを移動せずに Direct Lake を通じて Databricks テーブルを読みます。逆方向では、OneLake 上の Unity Catalog フェデレーションと、OneLake に格納された Databricks のマネージドテーブルは、いずれも2026年半ば時点でプレビューです。2026年によくある妥当なアーキテクチャは、エンジニアリング、ML、lakehouse のガバナンスに Databricks を使い、その上に Power BI 用の Fabric Capacity を載せる構成です。
Databricks 対 Microsoft Fabric の料金
単位の形が異なります。Fabric は1つの Capacity プール（F-SKU、CU 時間あたりで課金、あらゆるワークロードで共有され、1つの単位として平準化され絞られる）を売り、一方 Databricks は各ワークロードを DBU 単位・秒単位で計測し、VM は classic コンピュートでは別途課金します。ここに F64 未満での Power BI のユーザー単位ライセンスを加えると、比較は単一の数字を拒むので、自分のワークロードをモデル化してください。
Databricks
Azure Databricks は Azure アカウント経由で課金されるファーストパーティの Azure サービスです。2026年7月初旬に Azure Retail Prices API から取得した、East US の Premium ティア従量課金レート: jobs コンピュート DBU あたり $0.30、all-purpose の interactive $0.55、SQL classic $0.22、SQL pro $0.55、serverless SQL $0.70（serverless は基盤コンピュートを同梱し、classic は別途 VM 請求を加算）。宣言的パイプラインのコンピュートはエディションにより $0.30 から $0.54 です。事前購入プラン（Databricks Commit Units）は1年契約で約33%、3年契約で約37%まで割引します。Standard ティアは新規ワークスペースでは廃止され、既存のものは2026年10月に Premium へ移行します。Free Edition（serverless、非商用）と14日間の無償 DBU トライアルが利用できます。
Microsoft Fabric
Fabric の Capacity は米国リージョンで従量課金の Capacity Unit あたり1時間 $0.18（Azure Retail Prices API、2026年7月）で、1分の最低課金付きで秒単位に課金され、Capacity はポータルから一時停止と再開ができます。これにより常時稼働の F2 は月約 $263、F64 は月約 $8,410 となり、一方 CU 年あたり $938 の1年予約は約41%削減し、予約済み F64 を月約 $5,003 まで下げます。OneLake ストレージは米国リージョン全体で TB 月あたり $23 から $26（hot ティア）で、BCDR ティアはより高価です。Power BI ライセンスは別途見込んでください。作成者は常にユーザー単位ライセンス（Pro が1ユーザーあたり月 $14、または PPU が $24）が必要で、F64 未満の閲覧者も同様です。トライアルは F4 または F64 相当で60日間を提供し、ミラーリングは CU あたり1テラバイトの無償ストレージと無償のレプリケーションコンピュートを含みます。
出典: Microsoft Fabric の料金, Fabric のライセンス（Power BI のルール）, Fabric の Capacity 予約, Azure Databricks の料金, Fabric のミラーリング概要.
よくある質問
Microsoft Fabric は Databricks より安いですか?
確実にそうとは言えません。モデルが異なるからです。Fabric は1つの共有 Capacity で課金し（CU 時間あたり $0.18、常時稼働の F64 で月約 $8,410、予約で約41%減）、これに F64 未満での Power BI のユーザー単位ライセンスが加わります。Databricks は各ワークロードを DBU 単位で計測し、VM は classic コンピュートでは別途課金します。安定した高稼働率は予約 Fabric Capacity に有利で、スパイクの多い不均質なワークロードは Databricks の計測に有利です。
Databricks と Microsoft Fabric の主な違いは何ですか?
Databricks はデータエンジニアリング、ML、AI を中心とするオープンでマルチクラウドの lakehouse プラットフォームで、自分のクラウドアカウント内で、自分が管理するフォーマットに対してコンピュートを動かします。Fabric は Power BI と OneLake を中心とする Azure 専用の SaaS スイートで、取り込み、warehousing、ストリーミング、BI を1つの Capacity にまとめます。オープンかつワークロード計測か、統合かつ Capacity 課金か、です。
Databricks と Fabric は併用できますか?
はい、設計上できます。Azure Databricks の Unity Catalog を Fabric へミラーリングするのは GA で、メタデータのみのゼロコピーなので、Power BI はデータを移動せずに Direct Lake を通じて Databricks テーブルを読みます。Unity Catalog は OneLake 上でクエリをフェデレートすることもでき、これは2026年半ば時点でプレビューです。2026年によくあるアーキテクチャは、エンジニアリングと ML に Databricks を使い、その上に Power BI 消費用の Fabric Capacity を載せる構成です。
機械学習には Databricks と Fabric のどちらが優れていますか?
明確に Databricks です。Mosaic AI、MLflow、マネージド feature store、AutoML、GPU コンピュート、そしてマネージド MCP サーバーを備えた agent framework が、学習からサービング、エージェントまでの全経路をカバーします。Fabric は Spark ノートブックでモデルを学習し MLflow 追跡がネイティブですが、マネージド feature store も GPU Spark プールもありません。Fabric の AI の強みは代わりにビジネスユーザー向けの Copilot と data agents です。
データエンジニアリングには Databricks と Fabric のどちらが優れていますか?
重い、カスタム、あるいはストリーミングファーストのエンジニアリングには Databricks です。チューニング済みの Spark ランタイム上の Lakeflow、Auto Loader、そして Real-Time Mode を備えた Structured Streaming です。コネクタ主導のデータ移動とより単純な宣言的作業には Fabric です。170以上のコネクタを備えた Data Factory、Materialized Lake Views、Copy Job の CDC、そして無償のレプリケーションコンピュートで運用データベースを OneLake に複製する GA のミラーリング（database コネクタに加え、あらゆるソース向けの open mirroring）です。
Fabric は Azure Databricks を置き換えますか?
Microsoft 自身はそう位置づけていません。そのドキュメントは両者を併用したほうがよいと述べ、ミラーリング統合は GA です。Fabric はスタンドアロンの Power BI と Synapse の一部を置き換えます。本格的なデータエンジニアリング、ML、オープンフォーマットのガバナンスには、Azure Databricks が依然としてより深いプラットフォームであり、多くの Azure 環境が意図的に両方を運用しています。
Databricks と Fabric はどちらも Delta Lake を使いますか?
はい、そしてそれが重要です。OneLake はテーブルを既定で Delta として格納し、Databricks は Delta をネイティブに書き込むため、ストレージ層はフォーマット互換であり、それこそがゼロコピーのミラーリングと Direct Lake 統合を機能させています。Iceberg は異なります。Databricks のマネージド Iceberg は読み書き GA ですが、Fabric は shortcuts を介して Iceberg を仮想化し、その Iceberg REST の table API はプレビューです。
この比較の仕組み
- 表内の各セルはベンダー自身のドキュメントにリンクし、最終検証日を表示します。内容はそのまま引用しており、独自のベンチマークは実施していません。
- 機能データは変化の緩やかなスナップショットで、定期的に再確認しています。オープンソースの勢いと更新日は、パイプラインを通じて毎日更新されます。
- brickster.ai は独立しており、Databricks、Microsoft Fabric、その他いかなるベンダーとも提携関係はありません。誤りにお気づきの場合は、 お知らせください.
英語原文からAIが翻訳しています。