为什么推荐你迁移 #

• 一站式运维大幅减负：Fabric把数据摄取、转换、语义建模到报表的全流程整合在同一平台，不用再在ADF管道、Azure SQL DB存储过程、Power BI之间来回切换排查问题。之前你要分别维护ADF的调度监控、SQL存储过程的报错修复，现在所有操作都能在Fabric里完成，跨平台运维的工作量直接减半，完全适配你单人负责的场景。
• 转换逻辑更灵活易维护：不用把所有清洗加工逻辑硬塞在SQL存储过程里，Fabric支持用Spark、T-SQL、Power Query多种方式做转换。简单的字段清洗用Power Query拖拽就能实现，复杂的计算用Spark处理，比纯靠存储过程更容易调试和迭代，后续改需求也更高效。
• Power BI衔接更顺畅：Fabric的语义模型和Power BI原生打通，不需要再从Azure SQL DB加载数据到语义模型，直接基于Lakehouse或Warehouse的数据构建模型，减少了数据移动环节，降低了延迟和出错的概率。

迁移时要注意的细节 #

• 存储过程兼容性验证：如果你的清洗逻辑都是复杂T-SQL，Fabric Warehouse完全支持T-SQL语法，大部分存储过程可以直接迁移。但要提前测试SQL DB特有的功能，比如部分自定义函数、触发器，确保在Fabric里能正常运行。
• 成本对比要做细：Fabric按容量或计算资源计费，要对比当前ADF+SQL DB的月成本。如果数据量不大，用Fabric的F容量可能更划算；如果有大量计算需求，要对比Spark作业和SQL DB计算资源的成本差异，避免迁移后成本超支。
• 分阶段迁移降低风险：你当前只有一个源系统，完全可以分步骤来：先把数据摄取环节迁到Fabric，再迁移简单的清洗逻辑，最后把复杂的存储过程逻辑过渡过来，边迁移边验证，不会影响现有业务。

总结 #

从你单人运维、想降低工作量的核心需求来看，非常推荐迁移到Microsoft Fabric。当前迁移难度低，试错成本小，迁移后能显著提升运维效率，让你不用再被多平台的琐事消耗精力，更专注于数据价值的挖掘。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DottenZ