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O que é arquitetura de IA corporativa?
A diferença entre um piloto bem-sucedido e uma capacidade de IA em produção raramente é o modelo. É a arquitetura ao redor dele. Veja o que essa arquitetura contém e quais decisões importam.
Dados
Microsoft Fabric vs Databricks: como escolher
As duas plataformas implementam o lakehouse em formatos abertos. As diferenças estão em para quem foram feitas, como a governança funciona e onde o Power BI se encaixa. Um framework de decisão a partir de projetos que usaram uma, a outra e as duas.
Publicado em 10 min de leiturapor Carlos Medger
Principais pontos
- O Fabric é uma plataforma SaaS integrada de analytics centrada em Microsoft 365, Power BI e Azure. O Databricks é uma plataforma lakehouse orientada a engenharia que roda nas três nuvens.
- Ambos armazenam dados como tabelas Delta em armazenamento aberto, o que torna a coexistência prática e reduz o lock-in.
- Escolha pelas habilidades do time, pela base Microsoft existente, pelos requisitos multi-cloud e pelo peso de engenharia avançada e ML no seu roadmap.
- Usar os dois é comum: Databricks para engenharia e ML, Fabric para a camada semântica e relatórios via Direct Lake.
O que cada plataforma é
Microsoft Fabric
O Fabric reúne integração de dados (Data Factory), engenharia de dados (notebooks Spark e lakehouses), data warehouse, analytics em tempo real, ciência de dados e Power BI em uma única experiência SaaS, com uma camada de armazenamento única, o OneLake, e um modelo de licenciamento por capacidade. Foi desenhado para organizações já investidas em Microsoft 365, Azure e Power BI que querem menos partes móveis.
Databricks
O Databricks é a empresa por trás do Delta Lake e uma plataforma lakehouse líder para engenharia de dados, streaming, machine learning e, cada vez mais, analytics SQL. Roda em Azure, AWS e Google Cloud, com Unity Catalog para governança e um conjunto profundo de capacidades de engenharia e MLOps. Foi desenhado para times que constroem produtos de dados em código e precisam de escala e flexibilidade.
Onde são parecidos
- Ambos implementam o lakehouse: arquivos Delta e Parquet abertos em object storage com capacidades de warehouse.
- Ambos suportam ingestão em batch e streaming, engenharia baseada em Spark, analytics SQL e notebooks.
- Ambos oferecem catálogo de governança com linhagem e controle de acesso (Unity Catalog; segurança do OneLake com Purview).
- Ambos se integram ao Power BI. A diferença está na profundidade e no modelo de desempenho.
- Ambos expandem recursos de IA: Copilot no Fabric, e Databricks Mosaic AI com busca vetorial e model serving.
Onde diferem
Público e modelo operacional
O Fabric reduz a barreira para times de analytics e desenvolvedores Power BI: menos infraestrutura, mais opções low-code, uma capacidade para gerenciar. O Databricks pressupõe engenheiros de dados que escrevem Python, SQL e Scala, gerenciam clusters ou computação serverless e tratam pipelines como software.
Power BI e a camada semântica
O Fabric é dono do Power BI. O Direct Lake permite que modelos semânticos leiam tabelas Delta no OneLake sem importação ou DirectQuery, o que muda a história de desempenho e atualização para modelos grandes. O Databricks se conecta ao Power BI por SQL warehouses; funciona bem, mas a camada semântica é uma preocupação separada.
Multi-cloud e portabilidade
O Databricks roda nativamente nas três nuvens com a mesma experiência. O Fabric é um SaaS hospedado na Azure, embora o OneLake possa referenciar dados em AWS S3 e Google Cloud Storage por atalhos, sem copiá-los.
Profundidade de engenharia e ML
Para streaming em larga escala, pipelines complexos, feature stores e MLOps, o Databricks é mais profundo e maduro. O Fabric cobre essas áreas e evolui rápido, mas times com forte engenharia normalmente sentem a diferença.
Modelo de custo
O Fabric vende unidades de capacidade compartilhadas entre todas as cargas, o que simplifica o orçamento mas exige gestão de capacidade. O Databricks cobra computação por uso e por carga, o que é mais granular e recompensa otimização, mas precisa de governança de custo desde o início.
Um framework de decisão
- Se a organização é padronizada em Microsoft 365 e Power BI, os times de analytics superam os engenheiros de dados e a Azure é a sua nuvem: o Fabric é o centro natural.
- Se você roda engenharia de dados pesada, streaming ou machine learning, tem times de engenharia fortes ou precisa de multi-cloud: o Databricks é o centro natural.
- Se as duas descrições se aplicam, como em muitas grandes empresas: use Databricks para engenharia e ML, publique tabelas Delta curadas onde o OneLake possa lê-las e use o Fabric para modelos semânticos e Power BI via Direct Lake.
- Em todos os casos, mantenha os dados em formato Delta aberto em armazenamento que você controla, para que a decisão possa ser revisitada sem migração.
Governança é o detalhe decisivo
Seja qual for a plataforma, o modelo de governança precisa ser decidido antes de o primeiro domínio entrar em produção: quem é dono de quais dados, como o acesso é concedido, como a linhagem é capturada e como a qualidade é medida. Unity Catalog e Purview com segurança do OneLake suportam isso, mas nenhum faz por você. Nos nossos projetos, o desenho de governança é a frente que mais frequentemente determina se a plataforma conquista confiança.
Perguntas frequentes
O Fabric consegue ler tabelas Delta do Databricks diretamente?
Sim. Atalhos do OneLake podem referenciar tabelas Delta em ADLS, S3 ou Google Cloud Storage escritas pelo Databricks, e modelos semânticos Direct Lake podem lê-las sem cópia, sujeito à compatibilidade de formato e versão da tabela.
O Fabric está substituindo o Azure Synapse?
O Fabric é a plataforma estratégica de analytics da Microsoft e absorve as capacidades do Synapse. Novas plataformas de dados centradas em Azure geralmente começam no Fabric; ambientes Synapse existentes planejam um caminho de migração.
Precisamos dos dois?
Nem sempre. Ambientes menores são melhor atendidos por uma plataforma. Os dois fazem sentido quando as necessidades de engenharia e de analytics são ambas significativas e cada lado se beneficia da sua ferramenta natural.
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