Databricks vs Microsoft Fabric
독립적이고 출처가 명시된 비교. 모든 행은 벤더의 공식 문서로 연결되며 검증 날짜를 담고 있습니다.
brickster.ai 작성 · 2026년 7월 3일 업데이트 · 기능 데이터 검증 2026년 6월 21일
간단한 결론
데이터 엔지니어링, 머신러닝, 또는 AI 에이전트가 무게중심이고 어떤 클라우드에서든 직접 통제하는 오픈 포맷을 원한다면 Databricks를 선택하세요. 조직이 Power BI와 Microsoft 365 안에서 생활하고 단일 capacity 위에서 하나의 SaaS 스위트를 원한다면 Fabric을 선택하세요. Azure에서는 진짜 질문이 점점 더 둘 사이에 작업을 어떻게 나눌 것인가로 옮겨가고 있는데, 이제 둘이 OneLake를 통해 상호운용되기 때문입니다.
이것은 Azure 팀이 실제로 마주하는 비교입니다. Databricks는 Data Intelligence Platform으로, 오픈 테이블 포맷(Delta Lake는 네이티브, 여기에 managed Apache Iceberg) 위에서 Spark와 Photon 컴퓨트를 여러분 자신의 클라우드 계정에서 실행하는 lakehouse이며, AWS, Azure, GCP에서 동작합니다. Azure에서는 first-party 서비스로서 여러분의 Azure 계정을 통해 DBU 단위로 청구됩니다. 작업이 데이터 엔지니어링, 머신러닝, AI인 경우에 강세를 보이는 경향이 있습니다.
Microsoft Fabric은 OneLake를 중심으로 구축된 SaaS 분석 스위트로, OneLake는 Delta 테이블도 저장하는 테넌트 전역의 단일 데이터 레이크입니다. Data Factory, Spark 노트북, T-SQL 웨어하우스, Real-Time Intelligence, 그리고 결정적으로 Power BI를 하나로 묶으며, 이 모두가 하나의 Capacity Units(F-SKU) 풀에 대해 청구됩니다. Fabric의 무게중심은 BI와 Microsoft 365 생태계입니다. 둘은 서로 남남이 아닙니다. Microsoft 자체 문서가 Azure Databricks와 Fabric을 함께 쓰면 더 낫다(better together)고 말하며, 둘 사이의 mirroring 통합은 GA입니다. 많은 Azure 사업장은 승자가 아니라 분할을 선택하게 될 것입니다.
다음의 경우 Databricks 선택
- 데이터 엔지니어링이 무겁거나 진짜로 스트리밍인 경우. Lakeflow(Connect, Spark Declarative Pipelines, Jobs), Auto Loader, 그리고 Real-Time Mode를 갖춘 Structured Streaming은 복잡하고 코드 우선(code-first)인 작업에서 Data Factory 파이프라인보다 더 멀리 나아갑니다.
- 머신러닝과 AI 에이전트가 중심인 경우. Mosaic AI(Model Serving, Vector Search, managed MCP 서버를 갖춘 Agent Framework), MLflow, 진짜 feature store, AutoML, 그리고 GPU 컴퓨트가 학습부터 서빙, 에이전트까지의 전 경로를 아우릅니다. Fabric에는 managed feature store가 없고 GPU Spark 풀도 없습니다.
- 오픈 포맷과 이식 가능한 출구(portable exit)를 원하는 경우. managed Iceberg 읽기와 쓰기가 GA이고, Unity Catalog는 다른 엔진들이 사용할 수 있는 Iceberg REST catalog를 갖춘 오픈 소스이며, 어떤 것도 여러분을 하나의 클라우드에 묶지 않습니다.
- 하나의 공유 풀을 관리하기보다 워크로드별로 지불하기를 원하는 경우. DBU 미터는 jobs, interactive, SQL 컴퓨트의 가격을 별도로 매기므로, 한 팀의 급증이 다른 팀의 대시보드를 조이지 않습니다.
- 멀티클라우드 또는 미래의 이식성이 중요한 경우. Fabric은 Azure 전용 SaaS이고, Databricks는 동일한 플랫폼을 AWS, Azure, GCP에서 실행합니다.
다음의 경우 Microsoft Fabric 선택
- 조직이 Power BI 안에서 생활하는 경우. Fabric은 Power BI가 이제 그 안에 담겨 출하되는 플랫폼입니다. semantic model, Direct Lake 모드, Copilot Q&A가 네이티브이고, F64 이상의 capacity에서는 보고서 열람자가 무료 라이선스만 있으면 됩니다.
- 하나의 청구서로 하나의 SaaS 스위트를 원하는 경우. 수집(Data Factory), 엔지니어링(Spark), 웨어하우징(T-SQL), 스트리밍(Real-Time Intelligence), 그리고 BI가 모두 단일 capacity에서 끌어오며, Azure 포털에서 일시 중지와 재개가 가능합니다.
- 팀이 Microsoft 중심이고 SQL 우선인 경우. 웨어하우스는 T-SQL을 구사하고, 거버넌스는 Purview와 OneLake catalog를 통해 흐르며, 아이덴티티는 처음부터 끝까지 Entra ID입니다.
- mirroring이 여러분의 통합 스토리인 경우. GA database mirroring은 SQL Server, Azure SQL, Oracle, SAP, Snowflake, Cosmos DB, PostgreSQL을 OneLake로 복제하고, GA open mirroring은 이를 공개 API를 통해 어떤 소스로도 확장하며, 무료 복제 컴퓨트와 CU당 무료 1테라바이트의 mirroring 스토리지를 제공합니다.
- 안정적인 사용률에서 예측 가능한 플랫폼 지출을 원하는 경우. 예약 capacity는 종량제 대비 약 41% 저렴하고, smoothing 모델은 추가 비용 없이 짧은 버스트를 흡수합니다.
Databricks vs Microsoft Fabric, 항목별 비교
모든 셀은 각 공급업체의 제품, 가격, 문서 페이지로 연결되며 마지막으로 검증된 시점을 표시합니다. 공급업체의 정보를 그대로 인용할 뿐, 승자를 매기지 않습니다.
항목 값은 각 공급업체의 영문 문서에서 그대로 인용한 것입니다.
| 항목 | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | Microsoft Fabric OneLake 기반 SaaS 분석 제품군 |
|---|---|---|
| 아키텍처 및 개방성 | ||
| 아키텍처플랫폼 형태 | Data Intelligence Platform (lakehouse) 출처 · 검증됨 2026-06-21 | SaaS suite over lakehouse + warehouse 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 컴퓨팅 엔진기반 쿼리 엔진 | Apache Spark + Photon 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Spark for engineering; Polaris/T-SQL warehouse 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 스토리지 / 컴퓨팅 분리독립적 확장 | Decoupled storage and compute 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Yes, compute separate from OneLake 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 네이티브 테이블 포맷Delta / Iceberg / 독점 | Delta Lake (and managed Iceberg) 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Delta Lake (Parquet) in OneLake 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| Apache Iceberg읽기 + 쓰기 지원 | Native managed Iceberg, read+write GA 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Read+write via virtualization/XTable, Table APIs 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| Delta LakeDelta 테이블 읽기 / 쓰기 | Native Delta read/write 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Native read/write, default format 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 개방형 / REST 카탈로그Iceberg REST / 개방형 카탈로그 | Unity Catalog Iceberg REST catalog 출처 · 검증됨 2026-06-21 | OneLake catalog; Iceberg REST APIs (preview) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 오픈소스 코어엔진 / 포맷 오픈소스 | Spark, Delta, Unity Catalog open source 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Spark/Delta open; warehouse engine proprietary 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 멀티클라우드AWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Azure-only SaaS; shortcuts to AWS/GCP 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 배포 모델SaaS 대 자체 클라우드 계정 | Runs in your cloud account 출처 · 검증됨 2026-06-21 | SaaS-only (Azure-hosted) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 비용 및 가격 | ||
| 청구 단위 | Per-DBU 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Capacity Units (F-SKUs) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 청구 단위 세분성초 / 분 / 시간 단위 | Per-second 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Per-second compute, billed hourly 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 스케일-투-제로 serverless자동 일시 중지 | Serverless SQL/compute, auto-suspend 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Pause/resume capacity; autoscale billing 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 별도 인프라 청구컴퓨팅이 VM / 스토리지와 별도로 청구 | Classic: separate VM bill; serverless bundled 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Capacity billed apart from OneLake storage 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 스토리지 가격$ / TB-월 | No Databricks storage charge; cloud bills it 출처 · 검증됨 2026-06-21 | OneLake ~$0.023/GB-month (~$23/TB) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 무료 티어 / 체험판 | Free Edition + 14-day trial 출처 · 검증됨 2026-06-21 | 60-day free trial capacity 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 약정 사용 할인 | Committed-use contracts 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Reserved capacity ~41% off PAYG 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 비용 가시성사용량 / 비용 모니터링 | System tables, usage dashboards, budgets 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Capacity Metrics app; cost management 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 가격 투명성공개 가격 대 맞춤 견적 | List DBU prices published 출처 · 검증됨 2026-06-21 | List prices published per SKU 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| SQL 및 쿼리 | ||
| ANSI SQL 지원 범위윈도우, 재귀 CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE 출처 · 검증됨 2026-06-21 | T-SQL warehouse; CTEs, window functions 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 반정형 데이터JSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support 출처 · 검증됨 2026-06-21 | JSON in T-SQL; VARIANT in Spark 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 지리공간지리 타입 + 함수 | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 출처 · 검증됨 2026-06-21 | ArcGIS GeoAnalytics partner; KQL geo 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 사용자 정의 함수SQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs 출처 · 검증됨 2026-06-21 | T-SQL, Python, Spark UDFs; user data functions 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 구체화 뷰 | Native materialized views 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Materialized Lake Views (Delta) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 쿼리 결과 캐싱 | Query result caching 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Warehouse result-set caching 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 쿼리 페더레이션외부 소스를 있는 그대로 쿼리 | Lakehouse Federation 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Shortcuts + mirroring virtualize sources 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 데이터 엔지니어링 | ||
| 배치 ETL / ELT 도구네이티브 파이프라인 도구 | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Data Factory pipelines + dataflows 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 스트리밍 수집 | Structured Streaming, Real-Time Mode 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Real-Time Intelligence eventstreams 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 변경 데이터 캡처 | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Copy Job CDC; open mirroring (GA) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 자동 파일 수집Auto Loader / Snowpipe 계열 | Auto Loader 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Copy Job; eventstream file ingest 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 네이티브 오케스트레이션Jobs / 스케줄러 | Lakeflow Jobs 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Data Factory pipeline scheduler 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| dbt 지원 | First-class dbt adapter and task 출처 · 검증됨 2026-06-21 | dbt adapters for Warehouse and Lakehouse 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 선언형 파이프라인DLT / Lakeflow 방식 | Lakeflow Declarative Pipelines 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Materialized Lake Views declarative ETL 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| ML 및 AI | ||
| 모델 학습네이티브, 온플랫폼 | Native training on Spark/GPU clusters 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Native notebooks + Spark training 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| feature store | Native feature store in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-06-21 | No dedicated managed feature store 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 실험 추적MLflow 또는 이에 준하는 것 | Managed MLflow 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Native MLflow experiment tracking 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 모델 서빙호스팅 / 추론 | Mosaic AI Model Serving 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Real-time ML model endpoints 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| AutoML | AutoML 출처 · 검증됨 2026-06-21 | AutoML via FLAML 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| Vector Search임베딩 인덱스 | Mosaic AI Vector Search 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Native vector type in SQL DB; AI functions 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 파운데이션 모델 게이트웨이거버넌스가 적용된 멀티 모델 액세스 | Mosaic AI Gateway (multi-model) 출처 · 검증됨 2026-06-21 | AI Foundry models; Copilot FM access 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| Text-to-SQLNL-to-SQL 어시스턴트 | AI/BI Genie 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Copilot NL-to-SQL in warehouse/notebooks 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 에이전트 / MCP에이전트 프레임워크 + MCP 서버 | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Data agents; Fabric MCP servers 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| GPU 컴퓨팅 | GPU instances for ML 출처 · 검증됨 2026-06-21 | No native GPU Spark pools 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| BI 및 소비 | ||
| 네이티브 대시보드 / BI | AI/BI Dashboards 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Power BI dashboards built in 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 시맨틱 / 메트릭 레이어 | Unity Catalog Metric Views 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Power BI semantic models; Fabric IQ 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 노트북 | Native notebooks 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Native Spark/Python notebooks 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 자연어 BI데이터에게 물어보기 | AI/BI Genie natural-language 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Copilot Q&A on Power BI reports 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| BI 도구 통합Tableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Power BI native; Tableau via connector 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 거버넌스 및 보안 | ||
| 통합 거버넌스 카탈로그데이터 + AI 전반의 단일 카탈로그 | Unity Catalog across data and AI 출처 · 검증됨 2026-06-21 | OneLake catalog + Purview governance 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 세분화된 RBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Workspace roles + OneLake item RBAC 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 속성 기반 접근 제어태그 기반 정책 | ABAC with governed tags, GA 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Purview sensitivity labels; limited ABAC 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 열 마스킹 | Dynamic column masks 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Dynamic data masking; column-level security 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 행 수준 보안 | Row filters 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Row-level security in warehouse/Power BI 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 데이터 리니지자동 | Automatic lineage in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Automatic lineage view + Purview 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 데이터 분류자동 PII 탐지 | Automated data classification GA 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Purview auto PII classification + labels 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 감사 로깅 | Audit logs / system tables 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Purview/M365 audit logs 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 고객 관리 키CMK / BYOK | Customer-managed keys 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Customer-managed keys (workspace encryption) 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 프라이빗 네트워킹PrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Private Link + managed VNet 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 공유 및 협업 | ||
| 데이터 공유교차 계정 / 교차 클라우드 | Delta Sharing (cross-cloud) 출처 · 검증됨 2026-06-21 | External data sharing across tenants 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 클린룸 | Clean Rooms GA 출처 · 검증됨 2026-06-21 | No native Fabric clean rooms 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 마켓플레이스 | Databricks Marketplace 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Azure Marketplace; Fabric workload hub 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 운영 및 안정성 | ||
| 공개 상태 API기계 판독 가능한 가동 시간 | Status page with RSS/email subscribe 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Azure Status page; Service Health API 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 공개 SLA | Published uptime SLA (99.95% serverless) 출처 · 검증됨 2026-06-21 | 99.9% uptime SLA 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 자동 확장 | Cluster autoscaling 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Autoscale billing; Spark autoscale pools 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 다중 리전 / DR | DR guidance; not automatic replication 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Availability zones; multi-geo; BCDR 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 워크로드 격리ETL와 BI 격리 | Separate warehouses/clusters per workload 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Separate capacities per workload 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 에코시스템 및 지원 | ||
| 파트너 커넥터 | Lakeflow Connect 100+ sources 출처 · 검증됨 2026-06-21 | 200+ Data Factory connectors 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 규정 준수 인증SOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO 출처 · 검증됨 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO, PCI 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 글로벌 리전 | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Azure public regions worldwide 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
| 지원 등급 | Tiered support plans 출처 · 검증됨 2026-06-21 | Basic, Pro Direct, Premier/Unified 출처 · 검증됨 2026-06-21 |
아키텍처와 개방성
Databricks는 lakehouse입니다. 여러분의 오브젝트 스토리지에 있는 오픈 포맷 위에서, 여러분 자신의 클라우드 계정 안의 Spark와 Photon 컴퓨트를 실행하며, Delta Lake는 네이티브이고 managed Apache Iceberg 읽기와 쓰기가 GA입니다. Unity Catalog는 오픈 소스이고 Iceberg REST catalog를 노출하므로, Trino, DuckDB, Snowflake, Flink가 여러분의 테이블과 함께 작업할 수 있습니다. Fabric은 SaaS 전용이자 Azure 전용입니다. OneLake는 모든 것을 Delta 테이블(내부적으로는 Parquet)로 저장하는데, 이는 두 플랫폼을 스토리지 계층에서 포맷 호환되게 만들고, shortcut은 S3나 GCS에 놓인 데이터를 가상화할 수 있습니다. Fabric의 Iceberg는 더 최근입니다. shortcut은 메타데이터 가상화를 통해 Iceberg 테이블을 Delta로 변환하고, OneLake table API(Iceberg REST 호환 엔드포인트)는 프리뷰이며 처음에는 읽기 전용입니다. Fabric의 웨어하우스 엔진(Polaris)은 독점적이고, 그 T-SQL 표면은 트리거, 재귀 CTE, vector 타입을 포함해 SQL Server의 일부를 생략합니다. 실무적인 해석은 이렇습니다. 둘 다 Delta 네이티브이고, Databricks가 더 개방적이고 이식성 있는 플랫폼이며, Fabric이 더 통합된 Microsoft 플랫폼입니다.
가격과 비용 모델
이것이 가장 깊은 철학적 차이입니다. Fabric은 하나의 Capacity Units 풀로 청구합니다. 파이프라인부터 Power BI까지 모든 워크로드가 동일한 F-SKU에서 끌어오며, US 리전에서 종량제로 CU당 시간당 $0.18입니다. 사용량은 시간 창(time window)에 걸쳐 smoothing되고, 짧은 버스트는 흡수되며, 지속적인 과부하는 capacity 전체를 조이는데(먼저 interactive 지연, 그다음 거부), 이는 capacity를 분리하거나 정상 요율의 3배로 초과분 청구를 활성화하지 않는 한 한 팀의 폭주하는 job이 모두의 보고서를 느리게 할 수 있음을 뜻합니다. Databricks는 각 워크로드를 초당 DBU 단위로 별도로 측정합니다. Azure Premium에서 jobs 컴퓨트는 DBU당 $0.30, all-purpose interactive는 $0.55, SQL은 classic $0.22, pro $0.55, serverless $0.70이고, VM은 classic 컴퓨트에서 별도로 청구되고 serverless에서는 번들로 포함됩니다. 어느 모델도 단순히 더 저렴하지 않습니다. 높고 안정적인 사용률은 예약 Fabric capacity에 유리하고, 뾰족하거나 이질적인 워크로드는 Databricks의 워크로드별 측정에 유리합니다. 우리 것을 포함해 누구의 계산이든 믿기 전에 여러분 자신의 사용량을 모델링하세요.
데이터 엔지니어링과 스트리밍
두 플랫폼 모두 Spark를 실행하는데, 이는 처음 비교하는 사람들을 놀라게 합니다. Databricks는 Photon을 갖춘 자체 튜닝된 런타임을 실행하고 코드 우선(code-first)으로 기웁니다. 관리형 수집을 위한 Lakeflow Connect, 선언적 ETL을 위한 Lakeflow Spark Declarative Pipelines, 오케스트레이션을 위한 Lakeflow Jobs, 증분 파일을 위한 Auto Loader, 그리고 진정한 스트리밍을 위한 Real-Time Mode를 갖춘 Structured Streaming입니다. Fabric은 작업을 통합된 도구들에 걸쳐 나눕니다. 이동을 위한 Data Factory 파이프라인과 dataflow(170개 이상의 커넥터), 코드를 위한 Fabric Spark 노트북, 선언적 변환을 위한 Materialized Lake Views(2026년 3월부터 GA), CDC 방식 수집을 위한 Copy Job, 그리고 스트리밍을 위한 Real-Time Intelligence eventstream입니다. mirroring은 별도의 언급을 받을 자격이 있습니다. database mirroring은 무료 복제 컴퓨트로 운영 데이터베이스를 OneLake로 지속적으로 복제하고, open mirroring(역시 GA)은 이를 공개 API를 통해 어떤 소스로도 확장하며, 둘이 함께 한 부류의 수집 파이프라인 전체를 제거합니다. 정직한 구분은 이렇습니다. 무겁고 맞춤형이거나 지연에 민감한 엔지니어링에는 Databricks, 커넥터 주도의 이동과 하나의 스위트 안에서의 더 단순한 선언적 작업에는 Fabric입니다.
머신러닝과 AI
우리가 비교하는 다른 모든 플랫폼에 대해서와 마찬가지로, Databricks의 가장 분명한 우위입니다. Mosaic AI는 Model Serving, Vector Search, foundation-model Gateway, 그리고 managed MCP 서버를 갖춘 Agent Framework를 아우르며, 그 곁에 MLflow, managed feature store, AutoML, GPU 컴퓨트가 있습니다. Fabric은 기본을 잘 다룹니다. Spark 노트북이 모델을 학습하고, MLflow 실험 추적이 네이티브이며, FLAML이 AutoML을 제공하고, 실시간 모델 엔드포인트(아직 프리뷰)가 이를 서빙합니다. 하지만 managed feature store가 없고, GPU Spark 풀이 없으며, vector 스토리는 웨어하우스가 아니라 운영 SQL 데이터베이스 안에 있습니다. Fabric의 AI 에너지는 다른 곳으로 향합니다. 모든 워크로드에 걸친 Copilot 경험(2025년 4월부터 F2 이상의 모든 유료 SKU에서 사용 가능), 여러분의 데이터에 대한 질문에 답하고 Microsoft 365 Copilot으로 배포되는 data agents(2026년 3월부터 GA), 그리고 에이전트를 위한 새로운 semantic layer인 Fabric IQ(2026년 6월부터 GA)입니다. 여러분의 ML이 고전적인 학습과 MLOps라면 Databricks가 훨씬 멀리 나아갑니다. 여러분의 AI 야망이 비즈니스 사용자를 위한 Copilot 방식의 지원이라면, Fabric이 바로 그것을 위해 만들어졌습니다.
BI와 소비
Fabric의 가장 분명한 우위입니다. Power BI는 Fabric과 통합된 것이 아니라, Fabric의 프런트엔드입니다. semantic model, 임포트나 쿼리 패스스루 없이 OneLake에서 곧바로 Delta 테이블을 읽는 Direct Lake 모드, 보고서에 대한 Copilot Q&A, 그리고 기존 Power BI 자산 전체입니다. 라이선싱은 읽어봐야 할 세부 조항입니다. 작성자는 어떤 capacity 크기에서든 유료 사용자별 라이선스(사용자당 월 $14의 Pro, 또는 PPU)가 필요하고, F64 미만 capacity의 열람자도 마찬가지이며, F64 이상은 소비자에게 무료 열람을 열어줍니다. Databricks의 소비 기능은 진정으로 훌륭하고 개선되고 있습니다. AI/BI Dashboards, Unity Catalog 메타데이터에 기반한 자연어 질문을 위한 Genie, 그리고 비즈니스 사용자 표면으로서의 Databricks One입니다. 또한 다른 어떤 백엔드처럼 SQL 웨어하우스를 통해 Power BI, Tableau, Looker에 데이터를 공급하며, 미러링된 catalog 통합은 Fabric의 Direct Lake가 Databricks 테이블을 읽을 수 있음을 뜻합니다. 청중이 이미 Power BI 대시보드 안에서 생활하는 수천 명의 비즈니스 사용자라면, Fabric이 이 항목에서 승리합니다. BI가 약간의 자연어 도움을 받아 거버넌스된 데이터를 조회하는 분석가를 뜻한다면, Databricks가 두 번째 플랫폼 없이 그것을 감당합니다.
거버넌스, 그리고 둘 다를 위한 논거
Databricks 거버넌스는 Unity Catalog를 중심으로 합니다. ABAC GA를 갖춘 세분화된 접근 제어, column mask와 row filter, 데이터 및 AI 자산 전반의 자동화된 lineage와 분류, 그리고 거버넌스가 다른 엔진에 닿게 하는 오픈 Iceberg REST 엔드포인트입니다. Fabric은 거버넌스를 workspace 역할과 OneLake 항목 권한, Govern 탭을 갖춘 OneLake catalog, 그리고 Microsoft 전반의 민감도 레이블·분류·감사를 위한 Microsoft Purview 사이에 나눕니다. 둘 다 믿을 만합니다. 어느 쪽이 더 나은지는 여러분의 거버넌스 경계가 데이터 플랫폼인지 아니면 Microsoft 365 테넌트 전체인지에 달려 있습니다. 그다음으로, 대부분의 비교 페이지가 건너뛰는 사실이 있습니다. 이 플랫폼들은 이제 설계상 상호운용됩니다. Azure Databricks Unity Catalog를 Fabric으로 미러링하는 것은 GA이고, 메타데이터 전용에 무복사(zero-copy)이므로 Power BI가 데이터를 옮기지 않고 Direct Lake를 통해 Databricks 테이블을 읽습니다. 반대 방향으로는, OneLake에 대한 Unity Catalog federation과 OneLake에 저장된 Databricks managed 테이블이 2026년 중반 기준 둘 다 프리뷰입니다. 2026년의 흔하고 방어 가능한 아키텍처는 엔지니어링, ML, 그리고 lakehouse의 거버넌스에는 Databricks를, 그 위에 Power BI를 위한 Fabric capacity를 두는 것입니다.
Databricks vs Microsoft Fabric 가격
단위의 모양이 다릅니다. Fabric은 하나의 capacity 풀을 판매하고(F-SKU, CU-시간당 청구, 모든 워크로드가 공유, 하나의 단위로 smoothing되고 조여짐), Databricks는 각 워크로드를 초당 DBU 단위로 측정하며 classic 컴퓨트에서는 VM이 별도로 청구됩니다. 여기에 F64 미만에서의 Fabric의 사용자별 Power BI 라이선싱을 더하면 비교가 단일 숫자에 저항하므로, 여러분 자신의 워크로드를 모델링하세요.
Databricks
Azure Databricks는 여러분의 Azure 계정을 통해 청구되는 first-party Azure 서비스입니다. 2026년 7월 초 Azure Retail Prices API에서 가져온 East US의 Premium 등급 종량제 요율은 다음과 같습니다. jobs 컴퓨트 DBU당 $0.30, all-purpose interactive $0.55, SQL classic $0.22, SQL pro $0.55, serverless SQL $0.70(serverless는 기저 컴퓨트를 번들로 포함하고, classic은 별도의 VM 청구서를 추가합니다). Declarative-pipelines 컴퓨트는 에디션에 따라 $0.30에서 $0.54까지입니다. 선구매 플랜(Databricks Commit Units)은 1년 약정에서 최대 약 33%, 3년 약정에서 37%까지 할인합니다. Standard 등급은 신규 workspace에 대해 폐지되었고 기존 것들은 2026년 10월에 Premium으로 이전됩니다. Free Edition(serverless, 비상업용)과 14일 무료 DBU 체험이 제공됩니다.
Microsoft Fabric
Fabric capacity는 US 리전에서 종량제로 Capacity Unit당 시간당 $0.18이고(Azure Retail Prices API, 2026년 7월), 1분 최소치로 초당 청구되며, capacity는 포털에서 일시 중지와 재개가 가능합니다. 이는 상시 가동 F2를 월 약 $263, F64를 월 약 $8,410로 만들고, CU-연당 $938의 1년 예약은 약 41%를 깎아 예약 F64를 월 약 $5,003로 낮춥니다. OneLake 스토리지는 US 리전 전반에서 TB-월당 $23에서 $26(hot 등급)이고, 더 비싼 BCDR 등급이 있습니다. Power BI 라이선스는 별도로 예산을 잡으세요. 작성자는 항상 사용자별 라이선스(사용자당 월 $14의 Pro, 또는 $24의 PPU)가 필요하고, F64 미만의 열람자도 마찬가지입니다. 체험은 F4 또는 F64 상당에서 60일을 주고, mirroring은 무료 복제 컴퓨트와 함께 CU당 무료 1테라바이트의 스토리지를 포함합니다.
출처: Microsoft Fabric 가격, Fabric 라이선스(Power BI 규칙), Fabric capacity 예약, Azure Databricks 가격, Fabric mirroring 개요.
자주 묻는 질문
Microsoft Fabric이 Databricks보다 저렴한가요?
모델이 다르기 때문에 확실하게 그렇지는 않습니다. Fabric은 하나의 공유 capacity로 청구하고(CU-시간당 $0.18, 상시 가동 F64의 경우 월 약 $8,410, 예약 시 약 41% 저렴) F64 미만에서는 사용자별 Power BI 라이선스가 더해집니다. Databricks는 각 워크로드를 DBU 단위로 측정하며 classic 컴퓨트에서는 VM이 별도로 청구됩니다. 안정적이고 높은 사용률은 예약 Fabric capacity에 유리하고, 뾰족하고 이질적인 워크로드는 Databricks 측정에 유리합니다.
Databricks와 Microsoft Fabric의 주요 차이는 무엇인가요?
Databricks는 데이터 엔지니어링, ML, AI를 중심으로 하는 개방적이고 멀티클라우드인 lakehouse 플랫폼으로, 여러분이 통제하는 포맷 위에서 여러분의 클라우드 계정 안에서 컴퓨트를 실행합니다. Fabric은 Power BI와 OneLake를 중심으로 하는 Azure 전용 SaaS 스위트로, 수집, 웨어하우징, 스트리밍, BI를 하나의 capacity로 묶습니다. 개방적이고 워크로드로 측정되는 방식 대 통합적이고 capacity로 청구되는 방식입니다.
Databricks와 Fabric이 함께 작동할 수 있나요?
네, 설계상 그렇습니다. Azure Databricks Unity Catalog를 Fabric으로 미러링하는 것은 GA입니다. 메타데이터 전용에 무복사(zero-copy)이므로 Power BI가 데이터를 옮기지 않고 Direct Lake를 통해 Databricks 테이블을 읽습니다. Unity Catalog는 또한 OneLake에 대해 쿼리를 federate할 수 있으며, 2026년 중반 기준 프리뷰입니다. 흔한 2026년 아키텍처는 엔지니어링과 ML에는 Databricks를, 그 위에 Power BI 소비를 위한 Fabric capacity를 두는 것입니다.
머신러닝에는 Databricks와 Fabric 중 무엇이 더 나은가요?
분명히 Databricks입니다. Mosaic AI, MLflow, managed feature store, AutoML, GPU 컴퓨트, 그리고 managed MCP 서버를 갖춘 agent framework가 학습부터 서빙, 에이전트까지의 전 경로를 아우릅니다. Fabric은 네이티브 MLflow 추적과 함께 Spark 노트북에서 모델을 학습하지만, managed feature store가 없고 GPU Spark 풀도 없습니다. Fabric의 AI 강점은 그 대신 비즈니스 사용자를 위한 Copilot과 data agents입니다.
데이터 엔지니어링에는 Databricks와 Fabric 중 무엇이 더 나은가요?
무겁고 맞춤형이거나 스트리밍 우선인 엔지니어링에는 Databricks입니다. 튜닝된 Spark 런타임 위의 Lakeflow, Auto Loader, 그리고 Real-Time Mode를 갖춘 Structured Streaming입니다. 커넥터 주도의 이동과 더 단순한 선언적 작업에는 Fabric입니다. 170개 이상의 커넥터를 갖춘 Data Factory, Materialized Lake Views, Copy Job CDC, 그리고 무료 복제 컴퓨트로 운영 데이터베이스를 OneLake로 복제하는 GA mirroring(database 커넥터에 어떤 소스든 지원하는 open mirroring 추가)입니다.
Fabric이 Azure Databricks를 대체하나요?
Microsoft 스스로가 그렇게 자리매김하지 않습니다. 그들의 문서는 둘을 함께 쓰면 더 낫다(better together)고 말하며, mirroring 통합은 GA입니다. Fabric은 독립형 Power BI와 Synapse의 일부를 대체합니다. 본격적인 데이터 엔지니어링, ML, 오픈 포맷 거버넌스에는 Azure Databricks가 여전히 더 깊은 플랫폼이며, 많은 Azure 자산이 의도적으로 둘 다 운영합니다.
Databricks와 Fabric 둘 다 Delta Lake를 사용하나요?
네, 그리고 그것이 중요합니다. OneLake는 기본적으로 테이블을 Delta로 저장하고 Databricks는 Delta를 네이티브로 쓰므로 스토리지 계층이 포맷 호환되는데, 이것이 바로 무복사(zero-copy) mirroring과 Direct Lake 통합을 작동하게 만드는 요소입니다. Iceberg는 다릅니다. Databricks의 managed Iceberg는 읽기-쓰기 GA인 반면, Fabric은 shortcut을 통해 Iceberg를 가상화하고 그 Iceberg REST table API는 프리뷰입니다.
이 비교의 작동 방식
- 표의 모든 셀은 각 공급업체의 문서로 연결되며 마지막으로 검증된 시점을 표시합니다. 저희는 정보를 그대로 인용할 뿐, 자체 벤치마크를 진행하지 않습니다.
- 기능 데이터는 천천히 변하는 스냅샷으로, 주기적으로 다시 확인합니다. 오픈소스 활동 지표와 갱신 날짜는 파이프라인을 통해 매일 업데이트됩니다.
- brickster.ai는 독립적으로 운영되며 Databricks, Microsoft Fabric를 비롯한 어떤 공급업체와도 제휴 관계가 없습니다. 잘못된 부분이 있다면, 알려주세요.
영문 원문을 AI로 번역했습니다.