Azure（Synapse・Data Factory）から Microsoft Fabric への移行事例

導入事例：「もう Azure にいるのに、なぜ移行？」― Emulus Consulting が Fabric を選んだ理由

― PaaS の「組み合わせ運用」から、OneLake を中心とした1つの SaaS へ

サマリー

• 提供：Innovational Office Solution
• お客様：Emulus Consulting
• 移行対象：Synapse 専用 SQL プール 3 個（テーブル 280 本、ストアドプロシージャ 140 本）、Synapse Spark ノートブック 45 本、ADF パイプライン 190 本、Mapping Data Flow 35 本
• 自動変換精度：70%～90%
• お問い合わせ：Admin@innovationalofficesolution.com
• 無料PoC：AnyBI to Power BI & AnyETL to Fabric ページ

よくある疑問：「クラウド→クラウド」の移行に意味はあるのか

Emulus Consulting のデータ基盤はすでに Azure 上にありました。オンプレミスからの移行事例とは出発点が違います。それでも移行を決めた理由は、「クラウドにはあるが、バラバラ」という状態にありました。

• ADF でデータを取り込み、ADLS Gen2 に置き、Synapse 専用 SQL プールで集計し、Power BI で可視化する
• それぞれが別リソースで、別の課金体系、別の権限設定、別の監視
• 専用 SQL プールは使っていない夜間も DWU 単位で課金され、一時停止の運用が手作業

Microsoft は、Azure Data Factory を引き続き完全にサポートすると明言する一方で、今後のイノベーションは Fabric Data Factory に組み込んでいくと案内しています。Synapse 専用 SQL プールについても Fabric Data Warehouse への移行ガイドと「Migration Assistant」を公開しています。つまり、移行は「今すぐ必須」ではないものの、新機能の恩恵を受けたいなら Fabric が前提になる、というのが現在の構図です。

移行前の課題

移行ステップ

STEP 1｜現状把握

ARM テンプレート、ADF の JSON 定義、Synapse のメタデータ、Azure の請求データを解析。パイプラインの実行頻度と、どのテーブルが実際に Power BI から参照されているかを突き合わせ、30% の不要資産を特定しました。

STEP 2｜ADF パイプラインの移行

Microsoft が提供する ADF の「View in Fabric」（マウント）機能で既存ファクトリーを Fabric ワークスペースから参照できる状態にし、移行準備度を確認。そのうえで AI 移行エンジンにより、データセット定義のアクティビティ内への展開、リンクサービスから Fabric 接続への置き換え、グローバルパラメーターから変数ライブラリへの変換を自動化しました。

STEP 3｜専用 SQL プールから Fabric Warehouse へ

DDL を変換し、分散キーや CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX など Fabric Warehouse で不要・非対応の指定を自動除去。CETAS でデータを抽出し、COPY で取り込みました。T-SQL ストアドプロシージャの非互換箇所は AI エンジンが書き換え、70%～90% を自動変換しています。

STEP 4｜Synapse Spark から Fabric Spark へ

ノートブックの mssparkutils 呼び出しやリンクサービス参照を Fabric 向けに変換し、ADLS Gen2 上のデータは OneLake ショートカットで参照。データをコピーせずに Spark と SQL の両方から同じ Delta テーブルを使えるようにしました。

STEP 5｜突合と切り替え（PulseQA）

旧 Synapse と新 Fabric で同一クエリを実行し、件数・合計値・主要 KPI を自動比較。Power BI レポートは Direct Lake モデルへ接続先を切り替え、ADF 側のトリガーを停止して移行完了としました。

Microsoft が公開している「Synapse to Fabric Migration Guide」では、TPC-DS 1TB で Fabric Spark が Synapse Spark より最大3.5倍、TPC-H 1TB で Fabric Data Warehouse が最大1.9倍高速というベンチマーク結果が示されています（Microsoft 公表値）。Emulus の実環境での結果は下記「成果」をご覧ください。

Azure サービスと Microsoft Fabric の対応表

成果

• ADF パイプライン 190 本・ストアドプロシージャ 140 本を 70%～90% の初期自動変換精度で移行
• 管理リソース数：26 → Fabric ワークスペース 3 個
• 日次処理時間：4.5 時間 → 40 分
• 月額クラウド費用：Fabric 容量への一本化により 38% 削減
• データのコピー：Spark 用／SQL 用の二重保持を解消（ストレージ 45% 削減）

Azure ユーザーこそ、Fabric への近道があります

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• 無料PoC：無料PoC（Pulse Convert）
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• メール：Admin@innovationalofficesolution.com