11-02-02 — OneLake Mirroring: SharePoint, Databricks, Snowflake, SAP, Oracle

⏱ 12 minFontes validadas em: 2026-04-29

TL;DR

OneLake Mirroring replica dados de fontes externas para o OneLake em tempo quase-real usando Change Data Capture (CDC) — sem pipelines ETL. É zero-ETL: você configura a conexão e os dados aparecem no Fabric em minutos, atualizados continuamente. Suporta Azure SQL, SQL Server, Snowflake, Azure Cosmos DB, e em 2025 expandiu para Databricks, SAP e Oracle. Para empresas com dados críticos em SAP ou Oracle, isso elimina projetos de integração de meses.

Como o Mirroring funciona

flowchart LR subgraph Fontes Externas SNF[Snowflake] ADB[Azure Databricks] SAP[SAP S/4HANA] ORA[Oracle] SQL[SQL Server / Azure SQL] COSMOS[Azure Cosmos DB] end subgraph Fabric Mirroring CDC[Change Data Capture
por cada fonte] OL[OneLake
Delta Parquet] end SNF & ADB & SAP & ORA & SQL & COSMOS -->|CDC / log-based| CDC CDC --> OL OL --> LH[Lakehouse / Warehouse] OL --> DA[Data Agents] OL --> PBI[Power BI]

Fontes suportadas em 2025

Fonte	Mecanismo CDC	Latência	Status
Azure SQL Database	CDC nativo SQL Server	< 1 min	GA
SQL Server on-premises	CDC + On-prem Gateway	< 5 min	GA
Azure Cosmos DB	Change Feed	< 1 min	GA
Snowflake	Snowflake Streams	< 5 min	GA
Azure Databricks	Delta Sharing	< 5 min	GA (2025)
SAP S/4HANA	ODP / ABAP CDC	< 15 min	Preview 2025
Oracle	Oracle Redo Log CDC	< 15 min	Preview 2025

Importante para clientes SAP: O Mirroring para SAP usa o framework ODP (Operational Data Provisioning) — o mesmo usado pelo SAP Data Services. A Microsoft anunciou parceria com a SAP para GA do mirroring em H2 2025. Enquanto isso, a alternativa é usar o SAP JDBC connector no Data Factory.

Configurando Mirroring com Snowflake

O caso mais simples para demonstrar o conceito:

No Fabric Workspace → New → Mirrored Snowflake
Configurar connection string do Snowflake (account, database, schema)
Selecionar tabelas para espelhar
Iniciar — a sincronização inicial pode levar horas para grandes volumes
Após initial load, CDC mantém sincronizado continuamente

Mirroring vs Pipelines: quando usar cada

Critério	Mirroring	Pipeline + Copy
Latência	Minutos (CDC)	Depende do agendamento
Transformação	Nenhuma (raw)	Total controle
Custo	Incluído na capacidade Fabric	Compute do Spark
Complexidade	Mínima (zero-code)	Alta (dev necessário)
Fontes suportadas	Lista limitada	Qualquer via JDBC/API
Ideal para	Dados transacionais que mudam frequentemente	ETL complexo, transformações

Estratégia recomendada: Use Mirroring para fontes suportadas (SQL Server, Snowflake, Cosmos) — você ganha CDC grátis. Para SAP, Oracle e sistemas legados não suportados, use Data Factory Pipelines com schedule adequado (batch vs near-realtime).

Shortcut: alternativa ao Mirroring

Para dados que não precisam de CDC mas precisam estar acessíveis no Fabric sem cópia, use OneLake Shortcuts. Um Shortcut é um ponteiro para dados externos (AWS S3, Azure Data Lake, GCS) que aparecem no Fabric como se fossem locais — sem mover os dados.

Mirroring vs Shortcut: Mirroring copia e mantém sincronizado (CDC). Shortcut apenas aponta para os dados (sem cópia, sem CDC). Use Shortcut quando os dados já estão em S3/ADLS e você não quer duplicar. Use Mirroring quando precisa de latência baixa e transformação posterior.

Como isso se conecta

11-01-03 — Dados espelhados chegam na camada Bronze da Medallion
11-03-04 — Dados do Fabric (incluindo espelhados) são acessíveis pelo Azure AI Foundry
11-04-02 — O desafio usa pipeline (SAP ainda em Preview para Mirroring)