Synapse-, Fabric- und Data-Factory-Preise

Microsoft Fabric Kosten sind Kapazitätseinheiten je Stunde: Eine Kapazität der SKU F2 bis F2048 trägt so viele CUs, wie ihr Name sagt, zahlt sie jede Stunde, in der sie läuft, ob Abfragen laufen oder nicht, und alle Workloads von Power BI über Spark bis zum Data Warehouse ziehen aus demselben Topf; dazu kommen OneLake-Speicher je GB und Monat, der keine CUs verbraucht, und der Überschuss, den eine Kapazität über ihre Grenze hinaus verbrauchen darf, wenn er eingeschaltet ist. Azure Synapse Analytics rechnet dagegen je Komponente ab, Data Warehouse Units je Stunde für den dedizierten SQL-Pool, Terabyte je Abfrage für den serverlosen, vCore-Stunden für Spark, und Azure Data Factory zählt Aktivitätsläufe, DIU-Stunden für das Kopieren und vCore-Stunden für Data Flows. Auf der Rechnung dominiert bei Fabric die Kapazität, die rund um die Uhr läuft, bei Synapse der dedizierte Pool, der nicht pausiert wurde, und bei Data Factory die Data Flows mit ihrem Mindestcluster.

Preisdimensionen

Die drei Dienste sind drei Preismodelle für ähnliche Arbeit: Fabric verkauft eine Kapazität, Synapse Komponenten, Data Factory Vorgänge. Jede Position hat ihren eigenen Zähler, und die SKU bestimmt bei Fabric die Zahl der Einheiten.

Fabric ist die Umkehrung der Synapse-Logik: Nicht die Arbeit wird gemessen, sondern die Kapazität, die sie aufnimmt, und die Arbeit wird in CU-Sekunden auf diese Kapazität geglättet, interaktive Vorgänge über mindestens fünf und bis zu 64 Minuten, Hintergrundvorgänge wie Aktualisierungen und Spark-Jobs über 24 Stunden. Eine Kapazität kann kurzfristig mehr verbrauchen, als sie hat, und der Überschuss wird in die nächsten Zeitpunkte vorgetragen; sind die nächsten zehn Minuten voll, beginnt die Drosselung, erst mit Verzögerungen interaktiver Vorgänge, dann mit Abweisungen. Die Pause beendet die Drosselung sofort und stellt die Abrechnung ein; der vorgetragene Überschuss wird beim Pausieren summiert und berechnet. Der eingeschaltete Überschuss ersetzt die Drosselung durch Bezahlung: Der Mehrverbrauch wird zum eigenen Satz je CU-Stunde berechnet, auch auf reservierten Kapazitäten zum Pay-as-you-go-Bezug. OneLake-Speicher wird je GB und Monat berechnet und verbraucht keine CUs; die Lese- und Schreibtransaktionen darauf werden wie bei Azure Data Lake Storage kategorisiert und in CUs verbucht. Was eine Kapazität einem Team kostet, hängt daher an zwei Entscheidungen, der SKU und der Betriebszeit, nicht an der Zahl der Abfragen; die Mechanik aller drei Anbieter erklärt Data Warehouses und Analytik.

Synapse rechnet je Komponente: Der dedizierte SQL-Pool kostet je 100 DWU und Stunde vom Start bis zur Pause und seinen Speicher je TB und Monat auch im Pausezustand, der serverlose Pool je TB verarbeiteter Daten je Abfrage, Spark-Pools je vCore-Stunde solange sie laufen, und die Pipelines wie Data Factory. Data Factory zählt drei Dinge: Aktivitätsläufe je 1.000, mit Triggern und Debug-Läufen, die Datenbewegung je DIU-Stunde, wobei die Data Integration Units je Kopieraktivität vom Dienst gewählt werden und die Stunde minutengenau zählt, und Data Flows je vCore-Stunde eines Spark-Clusters mit mindestens acht vCores, dessen Time-to-live nach dem Lauf weiterzahlt. Databricks auf Azure ist eine zweite Rechnung: die DBUs je Stunde nach Workload auf der Premium-Ebene und die virtuellen Maschinen des Clusters zu ihren eigenen Sätzen, beides je Sekunde, solange der Cluster läuft.

So erscheint es in den Abrechnungsdaten

Im Kostenexport trägt Fabric den ServiceName beziehungsweise die MeterCategory Microsoft Fabric mit den Unterkategorien Fabric Capacity und OneLake; der MeterName nennt die Workload und die Art, Spark Memory Optimized Capacity Usage CU, Power BI Capacity Usage CU, Dataflows Standard Compute Capacity Usage CU, Capacity Overage Capacity Usage CU für den Überschuss, OneLake Storage Hot Data Stored je GB und Monat, und die Einheit ist die CU-Stunde, verteilt auf die Workloads, die die Kapazität verbraucht haben. Die ResourceId ist die Kapazität (microsoft.fabric/capacities), nicht der Workspace; die Zuordnung je Workspace, Element und Nutzer liefert nur die Fabric Capacity Metrics App, nicht der Export. Synapse steht unter Azure Synapse Analytics mit den Unterkategorien Dedicated SQL Pool (100 DWUs je Stunde mit dem Stufennamen wie DW1000c als MeterName), Serverless SQL Pool (Standard Data Processed je TB), Serverless Apache Spark Pool - Memory Optimized (vCore je Stunde), Pipelines (Azure Hosted IR Orchestration Activity Run, Azure Hosted IR Data Movement, Azure Hosted IR Pipeline Activity) und SQL Storage (Standard LRS Data Stored je TB und Monat); die ResourceId ist der Pool oder der Workspace.

Data Factory steht unter Azure Data Factory v2 mit der Unterkategorie je Integration Runtime, Cloud, Self Hosted oder Azure Managed VNET, und dem MeterName je Vorgang: Cloud Orchestration Activity Run je 1.000, Cloud Data Movement je DIU-Stunde, Cloud Pipeline Activity und Cloud External Pipeline Activity je Stunde, Inactive Pipeline je Monat, Cloud Read Write Operations und Cloud Monitoring Operations je 50.000; Data Flows unter Azure Data Factory v2 Data Flow - General Purpose und den anderen Rechentypen mit vCore je Stunde. Die ResourceId ist die Factory; die Zuordnung je Pipeline liefert die Monitor-Ansicht der Factory mit dem Verbrauch je Aktivitätslauf, und bei Data Flows mit Time-to-live stehen die vCore-Stunden an der Integration Runtime, nicht an der Pipeline. Databricks steht zweimal: die DBUs unter Azure Databricks mit der SKU als Unterkategorie, Premium All-purpose Compute, Premium Jobs Compute, Premium Serverless SQL, und die Cluster-VMs unter Virtual Machines in der verwalteten Ressourcengruppe des Workspace, mit den Cluster-Tags, die Databricks setzt. Welche Felder der Export trägt, beschreibt die Seite zu Azure-Kostenexporten; im FOCUS-Export ist die Fabric-Reservierung PricingCategory Committed und die Pay-as-you-go-Kapazität Standard, x_SkuMeterName trägt den Zählernamen (FOCUS-Spalten).

Stellhebel

Konfiguration: Bei Fabric ist die Betriebszeit der erste Hebel, weil die Kapazität je Stunde zahlt und die Pause sie beendet; eine Entwicklungskapazität, die nachts und am Wochenende pausiert, zahlt ein Drittel. Der zweite ist die SKU, weil der Preis mit den CUs linear geht und die Glättung über 24 Stunden eine kleine Kapazität Hintergrundlast tragen lässt, die eine große nur für Spitzen bräuchte; die Capacity Metrics App zeigt die Auslastung je Zeitpunkt. Der dritte ist F64 als Lizenzgrenze: Unter F64 braucht jeder Betrachter von Power-BI-Inhalten eine Pro-Lizenz, ab F64 nicht, was bei vielen Betrachtern die größere SKU bezahlt. Bei Synapse ist die Pause des dedizierten Pools der Hebel, mit dem Speicher als Rest; bei Data Factory die Clustergröße und das Time-to-live der Data Flows und das Zusammenfassen von Aktivitäten, weil jeder Lauf zählt.

Kaufoption: Eine Fabric-Reservierung über ein oder drei Jahre senkt die CU-Stunde um rund 41 Prozent, zahlt aber jede Stunde, auch pausierte; sie lohnt für Kapazitäten, die rund um die Uhr laufen, und nicht für solche, die pausieren, weil der Pay-as-you-go-Preis der halben Betriebszeit unter dem Reservierungspreis der ganzen liegt. Für dedizierte SQL-Pools gibt es Reservierungen, für Data Flows Reserved Instances; was ein solches Commitment trägt, steht unter reservierte Kapazität für verwaltete Dienste.

Architektur: Fabric für Teams, die Power BI, Lakehouse und Warehouse auf einer Kapazität bündeln und deren Last sich über den Tag verteilt; Synapse dedizierte Pools nur mit Pausenplan; Data Flows nur, wo Spark-Transformationen gebraucht werden, und Kopieraktivitäten mit begrenzten DIUs für den Rest. Eine Kapazität je Umgebung statt je Team hält die Zahl der Stunden klein; die Trennung je Team, die eine Verrechnung braucht, leistet die Metrics App, nicht eine zweite Kapazität. Wie geteilte Kapazitäten verteilt werden, beschreibt geteilte Kosten.

Wo es schiefgeht

• Die Kapazität läuft am Wochenende. Eine F64 zahlt 168 Stunden je Woche, auch ohne Abfragen. Ein Zeitplan, der die Entwicklungs- und Testkapazitäten pausiert, ist die erste Maßnahme; die Pause endet die Abrechnung sofort.
• Die Reservierung zahlt die Pause. Eine reservierte Kapazität kostet jede Stunde, pausiert oder nicht. Reservieren, was rund um die Uhr läuft, Pay-as-you-go für den Rest.
• Der Überschuss ist eingeschaltet und unbegrenzt. Der Überschuss wird alle fünf Minuten gegen die Obergrenze geprüft und kann sie überschreiten; ohne Obergrenze zahlt eine Hintergrundlast beliebig viele CU-Stunden zum Überschusssatz.
• Der dedizierte Pool wurde nie pausiert. Ein DW1000c zahlt seine Stunden auch ohne Abfragen; 100 DWUs je Stunde ohne Standard Data Processed daneben ist der Hinweis. Ein Zeitplan über die Pipelines pausiert ihn nach dem Laden.
• Jede Datei ein Aktivitätslauf. Eine Pipeline mit ForEach über 10.000 Dateien zahlt 10.000 Aktivitätsläufe je Lauf. Ein Kopiervorgang über ein Muster statt je Datei senkt die Läufe auf einen.
• Der Data-Flow-Cluster bleibt warm. Ein Time-to-live von einer Stunde zahlt acht vCores je Stunde nach jedem Lauf. Kurze Time-to-live für seltene Läufe, lange nur für Pipelines mit vielen Flows nacheinander.
• Die Rechnung kennt kein Team. Fabric-Zeilen tragen die Kapazität, nicht den Workspace; die Metrics App liefert die Verteilung je Element und Nutzer, der Export nicht. Die Verrechnung braucht beides.

Beispiel

Listenpreise der Azure Retail Prices API in EUR für Germany West Central, gelesen am 2026-10-21: Fabric-Kapazität kostet 0,1936 EUR je CU und Stunde nach Pay-as-you-go, die Reservierung 1.008,4477 EUR je CU für ein Jahr und 3.025,3432 EUR je CU für drei Jahre, der Überschuss 0,5808 EUR je CU-Stunde; OneLake-Speicher 0,0211 EUR je GB und Monat heiß, 0,0115 EUR kühl, 0,0044 EUR kalt. Der dedizierte SQL-Pool kostet 1,3288 EUR je 100 DWU und Stunde, also 13,2876 EUR für DW1000c, sein Speicher 20,2394 EUR je TB und Monat; der serverlose Pool 4,3999 EUR je TB; ein Spark-Pool 0,1324 EUR je vCore-Stunde. Data Factory kostet 0,88 EUR je 1.000 Aktivitätsläufe auf der Azure Integration Runtime und 1,32 EUR auf der selbst gehosteten, 0,22 EUR je DIU-Stunde, 0,0044 EUR je Stunde Pipelineaktivität, 0,2345 EUR je vCore-Stunde Data Flow General Purpose und 0,704 EUR je inaktiver Pipeline und Monat; Databricks 0,484 EUR je DBU-Stunde All-purpose und 0,264 EUR je DBU-Stunde Jobs auf der Premium-Ebene, ohne die VMs.

Eine F64, die den ganzen Monat läuft, kostet 64 × 730 × 0,1936 = 9.044,99 EUR; reserviert für ein Jahr 64 × 1.008,4477 / 12 = 5.378,39 EUR je Monat, rund 41 Prozent weniger; nach Pay-as-you-go mit Pause von 19 bis 7 Uhr und am Wochenende, also 260 Stunden im Monat, 64 × 260 × 0,1936 = 3.221,50 EUR, weniger als die Reservierung, weil die halbe Betriebszeit den Rabatt übertrifft. Eine F16 für dieselbe Hintergrundlast, die über 24 Stunden geglättet in 16 CUs passt, kostet rund um die Uhr 2.261,25 EUR, und 10 TB OneLake-Speicher heiß 216,06 EUR im Monat. Ein DW1000c, der an 22 Arbeitstagen je 10 Stunden läuft, kostet 220 × 13,2876 = 2.923,27 EUR plus 20 TB Speicher 404,79 EUR; derselbe Pool ohne Pause 9.699,95 EUR. Eine Data-Factory-Pipeline, die täglich 1 TB mit 30 Aktivitätsläufen und 380 DIU-Stunden im Monat kopiert, Microsofts eigenes Rechenbeispiel, kostet 0,03 EUR plus 83,60 EUR; ein Data Flow mit acht vCores, der täglich zwei Stunden läuft, 8 × 2 × 30 × 0,2345 = 112,56 EUR, und ein Time-to-live von einer Stunde nach jedem Lauf fügt 56,28 EUR hinzu. Die Zahlen zeigen, dass die Betriebszeit bei Fabric und Synapse den Preis setzt, dass eine Pause die Reservierung schlägt, sobald die Kapazität weniger als rund 59 Prozent der Zeit läuft, und dass bei Data Factory die Data Flows, nicht die Läufe, die Zeile tragen.

Quellen

Gelesen am 2026-10-21. Preise: Azure Retail Prices API, EUR, Germany West Central, Abfragen Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory v2 und Azure Databricks; Microsoft Fabric Preise, Azure Synapse Analytics Preise, Azure Data Factory Preise, Azure Databricks Preise. Dienst: Microsoft Fabric Lizenzen, Fabric-Kapazität pausieren und fortsetzen, Drosselung und Glättung, OneLake-Verbrauch, Preisbeispiele für Azure Data Factory. Abrechnungsdaten: Felder der Kostendetails, FOCUS-Schema des Kostenexports.