Databricks vs Microsoft Fabric
Uma comparação independente e com fontes. Cada linha remete à documentação do próprio fornecedor e traz uma data verificada.
Por brickster.ai · atualizado em 3 de jul. de 2026 · dados de recursos verificados em 21 de jun. de 2026
A resposta rápida
Escolha Databricks se engenharia de dados, machine learning ou agentes de IA são o seu centro de gravidade e você quer formatos abertos sob seu controle em qualquer nuvem. Escolha Fabric se sua organização vive no Power BI e no Microsoft 365 e quer uma única suíte SaaS sobre uma única capacity. No Azure, a verdadeira questão é cada vez mais como dividir o trabalho entre os dois, porque agora eles interoperam pelo OneLake.
Esta é a comparação que as equipes de Azure realmente enfrentam. Databricks é a Data Intelligence Platform, uma lakehouse que executa computação Spark e Photon na sua própria conta de nuvem sobre formatos de tabela abertos (Delta Lake nativamente, além de managed Apache Iceberg), na AWS, Azure ou GCP. No Azure é um serviço first-party cobrado através da sua conta Azure por DBU. Tende a vencer onde o trabalho é engenharia de dados, machine learning e IA.
Microsoft Fabric é uma suíte de analytics SaaS construída em torno do OneLake, um único data lake que abrange todo o tenant e que também armazena tabelas Delta. Ela reúne Data Factory, notebooks Spark, um data warehouse T-SQL, Real-Time Intelligence e, de forma decisiva, Power BI, tudo cobrado contra um único pool de Capacity Units (F-SKUs). O centro de gravidade do Fabric é BI e o ecossistema Microsoft 365. Os dois não são estranhos: a própria documentação da Microsoft chama Azure Databricks e Fabric de melhores juntos, e a integração de mirroring entre eles está em disponibilidade geral (GA). Muitas empresas de Azure acabarão escolhendo uma divisão, não um vencedor.
Escolha Databricks se
- A engenharia de dados é pesada ou genuinamente de streaming. Lakeflow (Connect, Spark Declarative Pipelines, Jobs), Auto Loader e Structured Streaming com Real-Time Mode vão mais longe do que os pipelines do Data Factory para trabalho complexo e code-first.
- Machine learning e agentes de IA são centrais. Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework com um servidor MCP gerenciado), MLflow, um feature store de verdade, AutoML e computação com GPU cobrem todo o caminho de treinar a servir a agentes. O Fabric não tem feature store gerenciado nem pools Spark com GPU.
- Você quer formatos abertos e uma saída portável. Leitura e escrita em managed Iceberg estão em GA, o Unity Catalog é open source com um Iceberg REST catalog que outros engines podem usar, e nada prende você a uma única nuvem.
- Você quer pagar por workload em vez de gerenciar um único pool compartilhado. Os medidores de DBU cobram jobs, interativo e computação SQL separadamente, então o pico de uma equipe não estrangula os dashboards de outra.
- Multicloud ou portabilidade futura importa. O Fabric é SaaS somente no Azure; o Databricks executa a mesma plataforma na AWS, Azure e GCP.
Escolha Microsoft Fabric se
- Sua organização vive no Power BI. O Fabric é a plataforma dentro da qual o Power BI agora é entregue: modelos semânticos, o modo Direct Lake e o Copilot Q&A são nativos, e em capacities F64 ou maiores os visualizadores de relatórios precisam apenas de uma licença gratuita.
- Você quer uma única suíte SaaS com uma única fatura. Ingestão (Data Factory), engenharia (Spark), warehousing (T-SQL), streaming (Real-Time Intelligence) e BI, todos consomem de uma única capacity, com pausar e retomar pelo portal do Azure.
- Sua equipe é centrada em Microsoft e SQL-first. O warehouse fala T-SQL, a governança flui pelo Purview e pelo OneLake catalog, e a identidade é Entra ID de ponta a ponta.
- Mirroring é a sua história de integração. O database mirroring em GA replica SQL Server, Azure SQL, Oracle, SAP, Snowflake, Cosmos DB e PostgreSQL para o OneLake, e o open mirroring em GA estende isso a qualquer fonte via APIs públicas, com computação de replicação gratuita e um terabyte gratuito de armazenamento de mirroring por CU.
- Você quer gasto de plataforma previsível com utilização estável. Uma capacity reservada custa cerca de 41% a menos que o pay-as-you-go, e o modelo de smoothing absorve rajadas curtas sem custo extra.
Databricks vs Microsoft Fabric, critério por critério
Cada célula leva à própria página de produto, preços ou documentação do fornecedor e mostra quando foi verificada pela última vez. Ela cita o fornecedor, não elege um vencedor.
Os valores de cada critério são citados na íntegra da documentação em inglês de cada fornecedor.
| Critério | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | Microsoft Fabric Suíte de análise SaaS sobre o OneLake |
|---|---|---|
| Arquitetura e abertura | ||
| ArquiteturaFormato da plataforma | Data Intelligence Platform (lakehouse) fonte · verificado 2026-06-21 | SaaS suite over lakehouse + warehouse fonte · verificado 2026-06-21 |
| Motor de computaçãoMotor de consulta subjacente | Apache Spark + Photon fonte · verificado 2026-06-21 | Spark for engineering; Polaris/T-SQL warehouse fonte · verificado 2026-06-21 |
| Separação de armazenamento / computaçãoEscalonamento independente | Decoupled storage and compute fonte · verificado 2026-06-21 | Yes, compute separate from OneLake fonte · verificado 2026-06-21 |
| Formato de tabela nativoDelta / Iceberg / proprietário | Delta Lake (and managed Iceberg) fonte · verificado 2026-06-21 | Delta Lake (Parquet) in OneLake fonte · verificado 2026-06-21 |
| Apache IcebergSuporte a leitura + escrita | Native managed Iceberg, read+write GA fonte · verificado 2026-06-21 | Read+write via virtualization/XTable, Table APIs fonte · verificado 2026-06-21 |
| Delta LakeLer / escrever tabelas Delta | Native Delta read/write fonte · verificado 2026-06-21 | Native read/write, default format fonte · verificado 2026-06-21 |
| Catálogo aberto / RESTIceberg REST / catálogo aberto | Unity Catalog Iceberg REST catalog fonte · verificado 2026-06-21 | OneLake catalog; Iceberg REST APIs (preview) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Núcleo de código abertoMotor / formato de código aberto | Spark, Delta, Unity Catalog open source fonte · verificado 2026-06-21 | Spark/Delta open; warehouse engine proprietary fonte · verificado 2026-06-21 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP fonte · verificado 2026-06-21 | Azure-only SaaS; shortcuts to AWS/GCP fonte · verificado 2026-06-21 |
| Modelo de implantaçãoSaaS vs. sua conta de nuvem | Runs in your cloud account fonte · verificado 2026-06-21 | SaaS-only (Azure-hosted) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Custo e preços | ||
| Unidade de cobrança | Capacity Units (F-SKUs) fonte · verificado 2026-06-21 | |
| Granularidade da cobrançaPor segundo / minuto / hora | Per-second fonte · verificado 2026-06-21 | Per-second compute, billed hourly fonte · verificado 2026-06-21 |
| Serverless com escala a zeroSuspensão automática | Serverless SQL/compute, auto-suspend fonte · verificado 2026-06-21 | Pause/resume capacity; autoscale billing fonte · verificado 2026-06-21 |
| Cobrança de infraestrutura separadaComputação cobrada à parte da VM / armazenamento | Classic: separate VM bill; serverless bundled fonte · verificado 2026-06-21 | Capacity billed apart from OneLake storage fonte · verificado 2026-06-21 |
| Preço de armazenamento$ / TB-mês | No Databricks storage charge; cloud bills it fonte · verificado 2026-06-21 | OneLake ~$0.023/GB-month (~$23/TB) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Nível gratuito / avaliação | Free Edition + 14-day trial fonte · verificado 2026-06-21 | 60-day free trial capacity fonte · verificado 2026-06-21 |
| Descontos por uso comprometido | Committed-use contracts fonte · verificado 2026-06-21 | Reserved capacity ~41% off PAYG fonte · verificado 2026-06-21 |
| Observabilidade de custosMonitoramento de uso / custo | System tables, usage dashboards, budgets fonte · verificado 2026-06-21 | Capacity Metrics app; cost management fonte · verificado 2026-06-21 |
| Transparência de preçosPublicado vs. cotação personalizada | List DBU prices published fonte · verificado 2026-06-21 | List prices published per SKU fonte · verificado 2026-06-21 |
| SQL e consultas | ||
| Cobertura de ANSI SQLWindow, CTE recursiva | ANSI SQL incl. window, recursive CTE fonte · verificado 2026-06-21 | T-SQL warehouse; CTEs, window functions fonte · verificado 2026-06-21 |
| Dados semiestruturadosJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support fonte · verificado 2026-06-21 | JSON in T-SQL; VARIANT in Spark fonte · verificado 2026-06-21 |
| GeoespacialTipos + funções geo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 fonte · verificado 2026-06-21 | ArcGIS GeoAnalytics partner; KQL geo fonte · verificado 2026-06-21 |
| Funções definidas pelo usuárioSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs fonte · verificado 2026-06-21 | T-SQL, Python, Spark UDFs; user data functions fonte · verificado 2026-06-21 |
| Visões materializadas | Native materialized views fonte · verificado 2026-06-21 | Materialized Lake Views (Delta) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Cache de resultados de consulta | Query result caching fonte · verificado 2026-06-21 | Warehouse result-set caching fonte · verificado 2026-06-21 |
| Federação de consultasConsultar fontes externas no local | Lakehouse Federation fonte · verificado 2026-06-21 | Shortcuts + mirroring virtualize sources fonte · verificado 2026-06-21 |
| Engenharia de dados | ||
| Ferramentas de ETL / ELT em loteFerramentas de pipeline nativas | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs fonte · verificado 2026-06-21 | Data Factory pipelines + dataflows fonte · verificado 2026-06-21 |
| Ingestão de streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode fonte · verificado 2026-06-21 | Real-Time Intelligence eventstreams fonte · verificado 2026-06-21 |
| Change data capture | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect fonte · verificado 2026-06-21 | Copy Job CDC; open mirroring (GA) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Ingestão automática de arquivosClasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader fonte · verificado 2026-06-21 | Copy Job; eventstream file ingest fonte · verificado 2026-06-21 |
| Orquestração nativaJobs / agendador | Lakeflow Jobs fonte · verificado 2026-06-21 | Data Factory pipeline scheduler fonte · verificado 2026-06-21 |
| Suporte a dbt | First-class dbt adapter and task fonte · verificado 2026-06-21 | dbt adapters for Warehouse and Lakehouse fonte · verificado 2026-06-21 |
| Pipelines declarativosEstilo DLT / Lakeflow | Lakeflow Declarative Pipelines fonte · verificado 2026-06-21 | Materialized Lake Views declarative ETL fonte · verificado 2026-06-21 |
| ML e IA | ||
| Treinamento de modelosNativo, na plataforma | Native training on Spark/GPU clusters fonte · verificado 2026-06-21 | Native notebooks + Spark training fonte · verificado 2026-06-21 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog fonte · verificado 2026-06-21 | No dedicated managed feature store fonte · verificado 2026-06-21 |
| Rastreamento de experimentosMLflow ou equivalente | Managed MLflow fonte · verificado 2026-06-21 | Native MLflow experiment tracking fonte · verificado 2026-06-21 |
| Model servingHospedagem / inferência | Mosaic AI Model Serving fonte · verificado 2026-06-21 | Real-time ML model endpoints fonte · verificado 2026-06-21 |
| AutoML | AutoML via FLAML fonte · verificado 2026-06-21 | |
| Vector searchÍndice de embeddings | Mosaic AI Vector Search fonte · verificado 2026-06-21 | Native vector type in SQL DB; AI functions fonte · verificado 2026-06-21 |
| Gateway de modelos de fundaçãoAcesso governado a múltiplos modelos | Mosaic AI Gateway (multi-model) fonte · verificado 2026-06-21 | AI Foundry models; Copilot FM access fonte · verificado 2026-06-21 |
| Text-to-SQLAssistente de NL-para-SQL | AI/BI Genie fonte · verificado 2026-06-21 | Copilot NL-to-SQL in warehouse/notebooks fonte · verificado 2026-06-21 |
| Agents / MCPAgent framework + servidor MCP | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP fonte · verificado 2026-06-21 | Data agents; Fabric MCP servers fonte · verificado 2026-06-21 |
| Computação com GPU | GPU instances for ML fonte · verificado 2026-06-21 | No native GPU Spark pools fonte · verificado 2026-06-21 |
| BI e consumo | ||
| Dashboards / BI nativos | AI/BI Dashboards fonte · verificado 2026-06-21 | Power BI dashboards built in fonte · verificado 2026-06-21 |
| Camada semântica / de métricas | Unity Catalog Metric Views fonte · verificado 2026-06-21 | Power BI semantic models; Fabric IQ fonte · verificado 2026-06-21 |
| Notebooks | Native notebooks fonte · verificado 2026-06-21 | Native Spark/Python notebooks fonte · verificado 2026-06-21 |
| BI em linguagem naturalPergunte aos seus dados | AI/BI Genie natural-language fonte · verificado 2026-06-21 | Copilot Q&A on Power BI reports fonte · verificado 2026-06-21 |
| Integrações com ferramentas de BITableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors fonte · verificado 2026-06-21 | Power BI native; Tableau via connector fonte · verificado 2026-06-21 |
| Governança e segurança | ||
| Catálogo de governança unificadoUm catálogo para dados + IA | Unity Catalog across data and AI fonte · verificado 2026-06-21 | OneLake catalog + Purview governance fonte · verificado 2026-06-21 |
| RBAC granular | Fine-grained RBAC in Unity Catalog fonte · verificado 2026-06-21 | Workspace roles + OneLake item RBAC fonte · verificado 2026-06-21 |
| Controle de acesso baseado em atributosPolíticas baseadas em tags | ABAC with governed tags, GA fonte · verificado 2026-06-21 | Purview sensitivity labels; limited ABAC fonte · verificado 2026-06-21 |
| Mascaramento de colunas | Dynamic column masks fonte · verificado 2026-06-21 | Dynamic data masking; column-level security fonte · verificado 2026-06-21 |
| Row-level security | Row filters fonte · verificado 2026-06-21 | Row-level security in warehouse/Power BI fonte · verificado 2026-06-21 |
| Linhagem de dadosAutomática | Automatic lineage in Unity Catalog fonte · verificado 2026-06-21 | Automatic lineage view + Purview fonte · verificado 2026-06-21 |
| Classificação de dadosDescoberta automática de PII | Automated data classification GA fonte · verificado 2026-06-21 | Purview auto PII classification + labels fonte · verificado 2026-06-21 |
| Registro de auditoria | Audit logs / system tables fonte · verificado 2026-06-21 | Purview/M365 audit logs fonte · verificado 2026-06-21 |
| Chaves gerenciadas pelo clienteCMK / BYOK | Customer-managed keys fonte · verificado 2026-06-21 | Customer-managed keys (workspace encryption) fonte · verificado 2026-06-21 |
| Rede privadaPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection fonte · verificado 2026-06-21 | Private Link + managed VNet fonte · verificado 2026-06-21 |
| Compartilhamento e colaboração | ||
| Compartilhamento de dadosEntre contas / entre nuvens | Delta Sharing (cross-cloud) fonte · verificado 2026-06-21 | External data sharing across tenants fonte · verificado 2026-06-21 |
| Clean rooms | Clean Rooms GA fonte · verificado 2026-06-21 | No native Fabric clean rooms fonte · verificado 2026-06-21 |
| Marketplace | Databricks Marketplace fonte · verificado 2026-06-21 | Azure Marketplace; Fabric workload hub fonte · verificado 2026-06-21 |
| Operações e confiabilidade | ||
| API pública de statusDisponibilidade legível por máquina | Status page with RSS/email subscribe fonte · verificado 2026-06-21 | Azure Status page; Service Health API fonte · verificado 2026-06-21 |
| SLA publicado | Published uptime SLA (99.95% serverless) fonte · verificado 2026-06-21 | 99.9% uptime SLA fonte · verificado 2026-06-21 |
| Auto-scaling | Cluster autoscaling fonte · verificado 2026-06-21 | Autoscale billing; Spark autoscale pools fonte · verificado 2026-06-21 |
| Multirregião / DR | DR guidance; not automatic replication fonte · verificado 2026-06-21 | Availability zones; multi-geo; BCDR fonte · verificado 2026-06-21 |
| Isolamento de cargas de trabalhoIsolar ETL vs. BI | Separate warehouses/clusters per workload fonte · verificado 2026-06-21 | Separate capacities per workload fonte · verificado 2026-06-21 |
| Ecossistema e suporte | ||
| Conectores de parceiros | Lakeflow Connect 100+ sources fonte · verificado 2026-06-21 | 200+ Data Factory connectors fonte · verificado 2026-06-21 |
| Certificações de conformidadeSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO fonte · verificado 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO, PCI fonte · verificado 2026-06-21 |
| Regiões globais | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP fonte · verificado 2026-06-21 | Azure public regions worldwide fonte · verificado 2026-06-21 |
| Níveis de suporte | Tiered support plans fonte · verificado 2026-06-21 | Basic, Pro Direct, Premier/Unified fonte · verificado 2026-06-21 |
Arquitetura e abertura
O Databricks é uma lakehouse: computação Spark mais Photon na sua própria conta de nuvem sobre formatos abertos no seu object storage, com Delta Lake nativo e leitura e escrita em managed Apache Iceberg em GA. O Unity Catalog é open source e expõe um Iceberg REST catalog, então Trino, DuckDB, Snowflake ou Flink podem trabalhar com suas tabelas. O Fabric é somente SaaS e somente Azure. O OneLake armazena tudo como tabelas Delta (Parquet por baixo), o que torna as duas plataformas compatíveis em formato na camada de armazenamento, e os shortcuts podem virtualizar dados que estão em S3 ou GCS. O Iceberg no Fabric é mais jovem: os shortcuts traduzem tabelas Iceberg para Delta via virtualização de metadados, e as OneLake table APIs (um endpoint compatível com Iceberg REST) estão em prévia, inicialmente somente leitura. O engine de warehouse do Fabric (Polaris) é proprietário e sua superfície T-SQL omite partes do SQL Server, incluindo triggers, CTEs recursivos e o tipo vector. A leitura prática: ambos são Delta-native, o Databricks é a plataforma mais aberta e portável, o Fabric é a mais integrada à Microsoft.
Preços e modelo de custo
Esta é a diferença filosófica mais profunda. O Fabric cobra um único pool de Capacity Units: cada workload, de pipelines ao Power BI, consome do mesmo F-SKU, a $0.18 por CU por hora no pay-as-you-go em regiões dos EUA. O uso é suavizado ao longo de janelas de tempo, rajadas curtas são absorvidas, e a sobrecarga sustentada estrangula toda a capacity (atrasos interativos primeiro, depois rejeições), o que significa que o job descontrolado de uma equipe pode deixar lentos os relatórios de todos, a menos que você divida capacities ou habilite cobrança de overage a 3 vezes a taxa normal. O Databricks mede cada workload separadamente por DBU por segundo: no Azure Premium, a computação de jobs é $0.30 por DBU, o interativo all-purpose é $0.55, e o SQL fica $0.22 classic, $0.55 pro ou $0.70 serverless, com VMs cobradas separadamente na computação classic e agrupadas no serverless. Nenhum dos modelos é simplesmente mais barato. Utilização alta e estável favorece uma capacity reservada do Fabric; workloads com picos ou heterogêneos favorecem a medição por workload do Databricks. Modele o seu próprio uso antes de acreditar na conta de qualquer um, inclusive a nossa.
Engenharia de dados e streaming
Ambas as plataformas executam Spark, o que surpreende quem as compara pela primeira vez. O Databricks executa seu próprio runtime otimizado com Photon e pende para code-first: Lakeflow Connect para ingestão gerenciada, Lakeflow Spark Declarative Pipelines para ETL declarativo, Lakeflow Jobs para orquestração, Auto Loader para arquivos incrementais e Structured Streaming com Real-Time Mode para streaming de verdade. O Fabric divide o trabalho entre ferramentas integradas: pipelines e dataflows do Data Factory para movimentação (mais de 170 conectores), notebooks Fabric Spark para código, Materialized Lake Views (em GA desde março de 2026) para transformações declarativas, Copy Job para ingestão no estilo CDC, e eventstreams do Real-Time Intelligence para streaming. O mirroring merece menção própria: o database mirroring replica bancos de dados operacionais para o OneLake continuamente com computação de replicação gratuita, o open mirroring (também em GA) estende isso a qualquer fonte via APIs públicas, e juntos eles eliminam toda uma classe de pipelines de ingestão. A divisão honesta: Databricks para engenharia pesada, personalizada ou sensível à latência, Fabric para movimentação orientada por conectores e trabalho declarativo mais simples dentro de uma única suíte.
Machine learning e IA
A vantagem mais clara do Databricks, a mesma que contra todas as outras plataformas que comparamos. O Mosaic AI cobre Model Serving, Vector Search, um Gateway de foundation models e um Agent Framework com um servidor MCP gerenciado, ao lado do MLflow, um feature store gerenciado, AutoML e computação com GPU. O Fabric cobre o básico bem: notebooks Spark treinam modelos, o rastreamento de experimentos MLflow é nativo, o FLAML fornece AutoML e endpoints de modelo em tempo real (ainda em prévia) os servem. Mas não há feature store gerenciado, não há pools Spark com GPU, e a história de vetores vive no banco de dados SQL operacional em vez de no warehouse. A energia de IA do Fabric vai para outro lugar: experiências Copilot em todos os workloads (disponíveis em todos os SKUs pagos a partir do F2, desde abril de 2025), data agents (em GA desde março de 2026) que respondem perguntas sobre seus dados e são implantados no Microsoft 365 Copilot, e o Fabric IQ, sua nova camada semântica para agentes (em GA desde junho de 2026). Se o seu ML é treinamento clássico e MLOps, o Databricks vai muito mais longe. Se a sua ambição de IA é assistência no estilo Copilot para usuários de negócio, o Fabric foi feito exatamente para isso.
BI e consumo
A vantagem mais clara do Fabric. O Power BI não é integrado ao Fabric, ele é o front end do Fabric: modelos semânticos, o modo Direct Lake lendo tabelas Delta diretamente do OneLake sem importação ou query passthrough, Copilot Q&A sobre relatórios, e todo o parque Power BI já existente. O licenciamento é a letra miúda a ler: os autores precisam de uma licença paga por usuário (Pro a $14 por usuário por mês, ou PPU) em qualquer tamanho de capacity, e os visualizadores abaixo de uma capacity F64 também precisam, enquanto F64 e maiores liberam visualização gratuita para consumidores. O consumo no Databricks é genuinamente bom e está melhorando: AI/BI Dashboards, Genie para perguntas em linguagem natural fundamentadas nos metadados do Unity Catalog, e Databricks One como superfície para usuários de negócio. Ele também alimenta Power BI, Tableau ou Looker por SQL warehouses como qualquer outro backend, e a integração de catálogo espelhado significa que o Direct Lake do Fabric pode ler tabelas do Databricks. Se o público são milhares de usuários de negócio que já vivem em dashboards do Power BI, o Fabric vence esta dimensão. Se BI significa analistas consultando dados governados com alguma ajuda em linguagem natural, o Databricks dá conta sem uma segunda plataforma.
Governança, e o argumento por ambos
A governança do Databricks se centra no Unity Catalog: controle de acesso granular com ABAC em GA, máscaras de coluna e filtros de linha, linhagem e classificação automatizadas em ativos de dados e IA, e um endpoint Iceberg REST aberto que permite que a governança alcance outros engines. O Fabric divide a governança entre papéis de workspace e permissões de item do OneLake, o OneLake catalog com sua aba Govern, e o Microsoft Purview para rótulos de sensibilidade, classificação e auditoria em todo o parque Microsoft. Ambos são credíveis; qual é melhor depende de o seu perímetro de governança ser a plataforma de dados ou o tenant inteiro do Microsoft 365. Depois há o fato que a maioria das páginas de comparação pula: essas plataformas agora interoperam por design. Espelhar um Unity Catalog do Azure Databricks no Fabric está em GA, apenas metadados e zero-copy, então o Power BI lê tabelas do Databricks pelo Direct Lake sem mover dados. Na direção oposta, a federação do Unity Catalog sobre o OneLake e as tabelas gerenciadas do Databricks armazenadas no OneLake estão ambas em prévia em meados de 2026. Uma arquitetura comum e defensável em 2026 é Databricks para engenharia, ML e governança da lakehouse, com capacity do Fabric para Power BI por cima.
Preços de Databricks vs Microsoft Fabric
As unidades têm formatos diferentes. O Fabric vende um único pool de capacity (F-SKUs, cobrado por CU-hora, compartilhado por todos os workloads, suavizado e estrangulado como uma unidade só), enquanto o Databricks mede cada workload por DBU por segundo, com VMs cobradas separadamente na computação classic. Some o licenciamento por usuário do Power BI abaixo de F64 no Fabric e a comparação resiste a um único número, então modele o seu próprio workload.
Databricks
O Azure Databricks é um serviço first-party do Azure cobrado através da sua conta Azure. Taxas pay-as-you-go do tier Premium em East US, da Azure Retail Prices API no início de julho de 2026: computação de jobs $0.30 por DBU, interativo all-purpose $0.55, SQL classic $0.22, SQL pro $0.55, serverless SQL $0.70 (o serverless agrupa a computação subjacente, o classic adiciona uma fatura de VM separada). A computação de declarative-pipelines fica entre $0.30 e $0.54 por edição. Os planos de pré-compra (Databricks Commit Units) descontam até cerca de 33% em termos de 1 ano e 37% em 3 anos. O tier Standard está descontinuado para novos workspaces e os existentes migram para o Premium em outubro de 2026. Free Edition (serverless, não comercial) e um trial de 14 dias com DBUs gratuitos estão disponíveis.
Microsoft Fabric
A capacity do Fabric custa $0.18 por Capacity Unit por hora no pay-as-you-go em regiões dos EUA (Azure Retail Prices API, julho de 2026), cobrada por segundo com um mínimo de um minuto, e as capacities pausam e retomam pelo portal. Isso faz uma F2 sempre ligada custar cerca de $263 por mês e uma F64 cerca de $8,410 por mês, enquanto uma reserva de 1 ano a $938 por CU-ano corta aproximadamente 41%, trazendo uma F64 reservada para cerca de $5,003 por mês. O armazenamento OneLake custa de $23 a $26 por TB-mês nas regiões dos EUA (tier hot), com tiers BCDR mais caros. Orce as licenças do Power BI separadamente: os autores sempre precisam de uma licença por usuário (Pro a $14 por usuário por mês, ou PPU a $24), e os visualizadores abaixo de F64 também. O trial dá 60 dias no equivalente a uma F4 ou F64, e o mirroring inclui um terabyte gratuito de armazenamento por CU com computação de replicação gratuita.
Fontes: Preços do Microsoft Fabric, Licenças do Fabric (regras do Power BI), Reservas de capacity do Fabric, Preços do Azure Databricks, Visão geral do mirroring do Fabric.
Perguntas frequentes
O Microsoft Fabric é mais barato que o Databricks?
Não de forma confiável, porque os modelos diferem. O Fabric cobra uma única capacity compartilhada ($0.18 por CU-hora, cerca de $8,410 por mês para uma F64 sempre ligada, aproximadamente 41% a menos reservada) mais licenças por usuário do Power BI abaixo de F64. O Databricks mede cada workload por DBU com VMs cobradas separadamente na computação classic. Utilização estável e alta favorece a capacity reservada do Fabric; workloads com picos e heterogêneos favorecem a medição do Databricks.
Qual é a principal diferença entre Databricks e Microsoft Fabric?
O Databricks é uma plataforma lakehouse aberta e multicloud centrada em engenharia de dados, ML e IA, executando computação na sua conta de nuvem sobre formatos que você controla. O Fabric é uma suíte SaaS somente no Azure centrada no Power BI e no OneLake, reunindo ingestão, warehousing, streaming e BI em uma única capacity. Aberto e medido por workload versus integrado e cobrado por capacity.
Databricks e Fabric podem funcionar juntos?
Sim, por design. Espelhar um Unity Catalog do Azure Databricks no Fabric está em GA: apenas metadados e zero-copy, então o Power BI lê tabelas do Databricks pelo Direct Lake sem mover dados. O Unity Catalog também pode federar consultas sobre o OneLake, em prévia em meados de 2026. Uma arquitetura comum em 2026 é Databricks para engenharia e ML com uma capacity do Fabric para consumo de Power BI por cima.
Databricks ou Fabric é melhor para machine learning?
Databricks, claramente. Mosaic AI, MLflow, um feature store gerenciado, AutoML, computação com GPU e um agent framework com um servidor MCP gerenciado cobrem todo o caminho de treinamento a serving a agentes. O Fabric treina modelos em notebooks Spark com rastreamento nativo do MLflow, mas não tem feature store gerenciado nem pools Spark com GPU. A força de IA do Fabric é o Copilot e os data agents para usuários de negócio.
Databricks ou Fabric é melhor para engenharia de dados?
Databricks para engenharia pesada, personalizada ou streaming-first: Lakeflow, Auto Loader e Structured Streaming com Real-Time Mode em um runtime Spark otimizado. Fabric para movimentação orientada por conectores e trabalho declarativo mais simples: Data Factory com mais de 170 conectores, Materialized Lake Views, Copy Job CDC, e mirroring em GA (conectores de banco de dados mais open mirroring para qualquer fonte) que replica bancos de dados operacionais para o OneLake com computação de replicação gratuita.
O Fabric substitui o Azure Databricks?
A própria Microsoft não o posiciona assim; sua documentação chama os dois de melhores juntos, e a integração de mirroring está em GA. O Fabric substitui o Power BI standalone mais partes do Synapse. Para engenharia de dados séria, ML e governança de formatos abertos, o Azure Databricks continua sendo a plataforma mais profunda, e muitos parques de Azure deliberadamente executam os dois.
Databricks e Fabric usam ambos o Delta Lake?
Sim, e isso importa. O OneLake armazena tabelas como Delta por padrão e o Databricks escreve Delta nativamente, então a camada de armazenamento é compatível em formato, o que é exatamente o que faz o mirroring zero-copy e a integração Direct Lake funcionarem. O Iceberg difere: o managed Iceberg do Databricks está em GA para leitura e escrita, enquanto o Fabric virtualiza Iceberg via shortcuts e suas Iceberg REST table APIs estão em prévia.
Como funciona esta comparação
- Cada célula da tabela leva à própria documentação do fornecedor e mostra quando foi verificada pela última vez. Nós citamos o fornecedor, não fazemos nossos próprios benchmarks.
- Os dados de recursos são um retrato que muda lentamente, reverificado periodicamente. O momentum do código aberto e a data de atualização são atualizados diariamente pelo nosso pipeline.
- O brickster.ai é independente e não tem vínculo com Databricks, Microsoft Fabric ou qualquer fornecedor. Se algo parecer errado, avise-nos.
Traduzido por IA a partir do original em inglês.