데이터베이스와 분석

Microsoft Fabric, OneLake, Data Factory, Event Hubs, Databricks (분석 플랫폼 고르기)

SaaS 분석 플랫폼 Microsoft Fabric 의 용량(F SKU)과 작업 영역, OneLake 와 바로 가기, 미러링, Fabric 안의 Data Factory 와 Azure Data Factory 의 차이, 스트리밍 수집의 Event Hubs, 그리고 Azure Databricks 를 언제 고르는지 정리합니다.

Microsoft FabricOneLakeData FactoryEvent HubsAzure Databricks미러링2026-10 기준, 약 7분상태 표시 설명

지도부터

서비스	형태	핵심 역할
Microsoft Fabric	SaaS (용량 구매)	레이크하우스, 웨어하우스, 파이프라인, 실시간 분석, Power BI 를 한 곳에
OneLake	Fabric 에 포함	테넌트당 하나인 논리 데이터 레이크. 기본 형식 Delta Parquet
Data Factory (Fabric 안)	Fabric 항목	파이프라인, Dataflow Gen2, 복사 작업
Azure Data Factory	Azure PaaS	독립형 데이터 통합. 기존 ETL, 자체 호스팅 런타임
Event Hubs	Azure PaaS	초당 수백만 이벤트 수집. Kafka 호환 엔드포인트
Azure Databricks	Azure 퍼스트 파티 서비스	Spark, Delta Lake, Unity Catalog 기반 데이터, AI 플랫폼

Microsoft Fabric

Fabric 은 용량(capacity) 을 사서 그 위에 작업 영역(workspace)을 붙여 씁니다. 용량은 F2 부터 F2048 까지 크기가 있고, 모든 워크로드(Spark, SQL, 파이프라인, Power BI, 실시간 인텔리전스)가 같은 용량 단위(CU)를 나눠 씁니다.

종량제 용량은 Azure 포털에서 만들고 일시 중지, 재개할 수 있습니다. 일시 중지하면 컴퓨트 요금이 멈추고 OneLake 저장소 요금은 계속 나옵니다.
예약 용량으로 1년 약정 할인을 받을 수 있습니다.
순간적으로 용량을 넘는 작업은 버스팅과 평활화(smoothing) 로 이후 시간에 나눠 정산됩니다. 계속 넘으면 제한(throttling)이 걸려 대화형 작업이 지연되거나 거부되므로, Fabric Capacity Metrics 앱으로 사용률을 봅니다.
Power BI 콘텐츠를 무료 사용자가 보려면 F64 이상 용량이 필요하다는 라이선스 규칙이 있으니, 보고서 공유가 목적이면 크기 선택 때 같이 봅니다.

주요 항목

항목	설명
레이크하우스	Delta 테이블과 파일. Spark 노트북, SQL 분석 엔드포인트(읽기 전용 T-SQL)
웨어하우스	T-SQL 로 읽고 쓰는 웨어하우스. 저장은 OneLake 의 Delta
이벤트하우스, Eventstream	실시간 수집과 KQL 분석 (Real-Time Intelligence)
의미 체계 모델, 보고서	Power BI. Direct Lake 모드로 OneLake 를 복사 없이 읽음
SQL database in Fabric, Cosmos DB in Fabric	Fabric 안의 운영 DB (Ignite 2025 에 GA 발표)

OneLake

OneLake 는 테넌트 전체에 하나뿐인 레이크입니다. 작업 영역과 항목이 폴더처럼 들어가고, ADLS Gen2 와 같은 API(abfss://)로 접근할 수 있습니다.

바로 가기(shortcut): ADLS Gen2, Amazon S3, Google Cloud Storage, 다른 작업 영역의 데이터를 복사 없이 OneLake 경로로 보이게 합니다.
미러링(mirroring): Azure SQL Database, Cosmos DB, PostgreSQL, Snowflake 같은 원본을 거의 실시간으로 OneLake 의 Delta 테이블로 복제합니다. 운영 DB 에 분석 부하를 주지 않고 분석할 수 있습니다.
보안은 작업 영역 역할(Admin, Member, Contributor, Viewer)과 항목 권한, OneLake 보안 역할로 겹쳐 적용됩니다.

Data Factory: Fabric 안과 밖

	Fabric 의 Data Factory	Azure Data Factory
과금	Fabric 용량	활동, 데이터 이동 단위 종량제
변환	Dataflow Gen2 (Power Query), 노트북	매핑 데이터 흐름 (Spark)
온프레미스 연결	온프레미스 데이터 게이트웨이	자체 호스팅 통합 런타임
맞는 경우	목적지가 OneLake, Fabric 중심 분석	기존 ADF 자산, Fabric 을 쓰지 않는 통합

새 분석 플랫폼을 Fabric 으로 정했다면 파이프라인도 Fabric 안에서 만드는 것이 관리가 쉽습니다. 기존 ADF 파이프라인은 그대로 운영하면서 점진적으로 옮길 수 있습니다.

Event Hubs

스트리밍 수집의 입구입니다. 생산자는 이벤트를 보내고, 소비자 그룹별로 각자 읽습니다.

계층	보존	특징
Basic	1일	소비자 그룹 1개, Kafka 미지원
Standard	최대 7일	처리량 단위(TU), Kafka 엔드포인트, Capture
Premium	최대 90일	처리 단위(PU), 격리, 더 큰 파티션 수
Dedicated	최대 90일	단일 테넌트 클러스터

처리량 단위 하나는 초당 1 MB(또는 1,000 이벤트) 수신, 2 MB 송신입니다. 자동 팽창(auto-inflate) 으로 TU 를 자동으로 늘립니다.
파티션 수가 소비 병렬도의 상한입니다. Standard 에서는 만든 뒤 늘릴 수 없으니 넉넉히 잡습니다.
Kafka 클라이언트를 코드 수정 없이 <네임스페이스>.servicebus.windows.net:9093 으로 붙일 수 있습니다.
Capture 로 들어온 이벤트를 ADLS Gen2 에 Avro, Parquet 로 자동 저장하고, Fabric Eventstream 이나 Stream Analytics 로 실시간 처리합니다.

Azure Databricks

Azure Databricks 는 Microsoft 가 Databricks 와 함께 운영하는 퍼스트 파티 서비스입니다. 청구는 Azure 구독으로 오고, Entra ID, VNet 주입, Private Link 와 통합됩니다.

대규모 Spark 엔지니어링, MLOps, Unity Catalog 기반의 세밀한 거버넌스, 멀티 클라우드 일관성이 중요하면 Databricks 가 강합니다.
Fabric 과 둘 중 하나를 고르기보다 같이 쓰는 경우도 많습니다. Databricks 가 Delta 로 쓴 테이블을 OneLake 바로 가기로 읽거나, Unity Catalog 를 Fabric 에 미러링해 Power BI 의 Direct Lake 로 보고서를 만듭니다.
Databricks 자체의 깊은 내용은 형제 사이트 Databricks 지식 창고에 정리되어 있습니다.

고르는 기준

상황	추천
Power BI 중심, 데이터 팀이 작고 SaaS 를 원함	Fabric
대규모 Spark 엔지니어링, ML 플랫폼, 여러 클라우드	Azure Databricks (+ Fabric 은 BI 계층)
실시간 이벤트 수집	Event Hubs + Fabric Real-Time Intelligence 또는 Databricks 스트리밍
기존 SQL Server 기반 DW 이전	Fabric 웨어하우스
기존 ADF 파이프라인이 많음	ADF 유지, 새 작업부터 Fabric

2025~2026 흐름

Ignite 2025 에서 Fabric IQ 가 Preview 로 발표되었습니다. 비즈니스 개념(온톨로지)을 정의해 에이전트가 데이터를 이해하게 하는 계층이고, Build 2026 시점에도 Preview 입니다.
같은 행사에서 SQL database in Fabric 과 Cosmos DB in Fabric 이 GA 로 발표되어, 운영 DB 와 분석을 Fabric 한 곳에서 다룰 수 있게 되었습니다.
자격증은 Fabric 중심으로 바뀌었습니다. DP-203(Azure Data Engineer)은 2025-03-31 에 퇴역했고, 데이터 엔지니어는 DP-700 을 봅니다 (자격증).