# O que é o SQL Server Integration Services (SSIS) e quais alternativas em nuvem o substituem? Azure Data Factory vs. Fivetran vs. Matillion (2026) > O SSIS ainda funciona em 2026, mas o SQL Server 2025 removeu partes dele. Compare ADF, Fabric, Fivetran, Matillion e Erathos. Source: https://www.erathos.com/blog/o-que-e-ssis-alternativas-em-nuvem Published: 2026-10-29 Category: Guias de Ferramentas ![O que é o SQL Server Integration Services e quais alternativas](https://cms-media.erathos.com/O que é o SQL Server Integration Services e quais alternativas.png) O SQL Server Integration Services (SSIS) é a ferramenta de ETL que vem com o SQL Server. Ele ainda funciona em 2026, mas o SQL Server 2025 removeu algumas das suas partes, e a Microsoft está concentrando o novo trabalho em SSIS no Fabric. Se você usa SSIS hoje e os seus dados estão indo para um warehouse em nuvem, você tem duas opções. Pode fazer um lift-and-shift dos pacotes para o Azure Data Factory ou para o Fabric e continuar rodando do jeito que estão. Ou pode reconstruí-los como ELT com uma ferramenta como Fivetran, Matillion ou [Erathos](https://www.erathos.com/en/pricing) e fazer as transformações no warehouse. O lift-and-shift é mais rápido. Reconstruir custa mais no início, mas os seus pipelines acabam sendo feitos para o warehouse para onde você está indo. ## O que é o SQL Server Integration Services (SSIS)? O SQL Server Integration Services (SSIS) é a ferramenta da Microsoft para criar jobs de [ETL](https://www.erathos.com/en/blog/what-is-etl) (extract, transform, load). Ele lê dados das fontes, limpa e reorganiza esses dados e os grava em um banco de dados ou warehouse. Ele [faz parte da instalação do SQL Server](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/sql-server-integration-services?view=sql-server-ver17) e vem junto com o SQL Server desde 2005, quando [substituiu o antigo DTS](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html) (Data Transformation Services). No SSIS, você monta os jobs como pacotes, e cada pacote tem um control flow e um data flow: - **Control flow** define a ordem dos passos. As tasks rodam comandos SQL, movem arquivos via FTP, enviam e-mails ou iniciam um data flow. Os containers fazem loops sobre arquivos ou agrupam tasks. - **Data flow** move as linhas. As sources leem os dados, as transformations limpam, agregam, juntam ou copiam esses dados, e as destinations gravam o resultado. Os desenvolvedores montam os pacotes de forma visual no Visual Studio, com a extensão gratuita [SQL Server Integration Services Projects 2022+](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=SSIS.MicrosoftDataToolsIntegrationServices), que funciona com o Visual Studio 2026 e 2022. O Visual Studio salva cada pacote como um arquivo XML `.dtsx`. Quando um projeto está pronto, você faz o deploy dele no SSIS Catalog, um banco de dados do SQL Server chamado `SSISDB` que [guarda e executa os seus pacotes](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/ssis-how-to-create-an-etl-package?view=sql-server-ver17). Depois, o SQL Server Agent pode rodá-los de forma agendada. Veja uma visão geral: **\[IMAGEM 1: fazer upload de gtm-1362-img1.png aqui\]** O SSIS não tem preço próprio. A Microsoft o trata como parte do SQL Server, então, se ele roda na mesma máquina que o engine do banco, [a sua licença do SQL Server cobre o uso](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/azure-arc/manage-license-billing?view=sql-server-ver17). Um servidor SSIS separado precisa de licença própria. A edição do seu SQL Server define quais recursos do SSIS você tem. A edição Standard inclui os conectores, tasks e transformations nativos, mas você precisa da [Enterprise](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/integration-services-features-supported-by-the-editions-of-sql-server?view=sql-server-ver17) para o seguinte: - Os conectores de alto desempenho para Oracle e Teradata. - A source e a destination de SAP BW. - Fuzzy grouping e fuzzy lookup, que encontram linhas parecidas, mas não idênticas. - O Scale Out Master, que distribui as execuções de pacotes entre várias máquinas. ## O SSIS ainda tem suporte em 2026? Sim. O SSIS 2025 está disponível de forma geral e vem com o SQL Server 2025, e a Microsoft [não anunciou nenhuma data de fim de vida](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html). Mas o SQL Server 2025 removeu vários componentes do SSIS, e a Microsoft está direcionando o novo trabalho em SSIS para o Microsoft Fabric. A [página de novidades](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/what-s-new-in-integration-services-in-sql-server-2025?view=sql-server-ver17) da Microsoft lista as mudanças do SSIS no SQL Server 2025 que podem quebrar um upgrade: - **Removidos:** os componentes de Change Data Capture (CDC) da Attunity e o serviço de CDC para Oracle. O CDC é a forma como uma ferramenta lê apenas as linhas que mudaram desde a última execução. - **Removido:** o Microsoft Connector for Oracle. - **Retirados do pacote:** as tasks Hadoop Hive, Hadoop Pig e Hadoop File System. - **Descontinuado:** o modo 32 bits. O SQL Server Management Studio 21 e o SSIS Projects 2022 agora só suportam 64 bits. - **Mudança incompatível:** códigos que usam a API .NET do SSIS precisam atualizar as referências e ser recompilados. Se você usa Linux, é pior. O SSIS [não está disponível para o SQL Server 2025 no Linux](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/linux/migrate/ssis-known-issues?view=sql-server-ver17). Mesmo no SQL Server 2022, a versão para Linux não tem SSIS Catalog nem agendamento pelo SQL Server Agent, e não roda componentes de terceiros. Então, um pacote que lê do Oracle ou usa os componentes de CDC da Attunity precisa ser retrabalhado antes de ir para o SQL Server 2025. Ficar no SQL Server 2022 dá mais tempo, já que o suporte estendido dele [vai até 11 de janeiro de 2033](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html). A Microsoft anunciou o SSIS 2025 no blog do Fabric durante o Ignite, em novembro de 2025. O Fabric também ganhou uma activity que roda pacotes SSIS (ainda em preview), que vamos ver na seção sobre Azure abaixo. ## Por que os times saem do SSIS? Os times saem do SSIS porque ele amarra os pipelines a máquinas SQL Server que eles mesmos precisam manter e atualizar, e porque os arquivos XML dos pacotes são difíceis de gerenciar no Git. Isso piora quando os dados estão indo para um warehouse em nuvem como BigQuery, Databricks ou Snowflake. - **Servidores para manter.** A Microsoft está empurrando o ETL para o Fabric porque o SSIS on-premises [não escala bem e dá muito trabalho de manutenção](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html). Para distribuir as execuções entre mais máquinas, você precisa do Scale Out, e o Scale Out Master é exclusivo da edição Enterprise. - **Versionamento.** Um arquivo `.dtsx` guarda tasks e dados de layout em um único documento XML. Uma simples renomeação apareceu como [oito regiões alteradas em um diff](https://sql.marcus-belz.de/en/ssis-vs-transact-sql-source-code-management/), e dois desenvolvedores que adicionam pacotes diferentes ao mesmo tempo editam o arquivo do projeto e [geram um conflito de merge](https://stackoverflow.com/questions/37171513/source-control-in-ssis-and-concurrent-work-on-dtsx-file). - **O modelo ELT.** Warehouses em nuvem conseguem rodar as transformações eles mesmos, então os pipelines modernos carregam primeiro os dados brutos e os transformam com SQL dentro do warehouse ([ELT em vez de ETL](https://www.erathos.com/en/blog/etl-vs-elt-key-differences)). Um data flow do SSIS faz a etapa de transformação no servidor SSIS antes de carregar. Continuar no SSIS é uma escolha razoável para alguns times. Para uma empresa de médio porte com um ETL estável para um SQL Server on-premises, [a plataforma funciona bem](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html). Como diz o instrutor de SSIS Andy Leonard, "a maior parte da dor com SSIS não vem da plataforma em si. Vem de lacunas no ciclo de vida", como um controle fraco de mudanças e pouca confiança nos deploys. Achamos que a migração compensa quando o seu destino muda. Se o seu warehouse vai para a nuvem, reconstruir os pipelines para ele custa menos ao longo do tempo do que manter um servidor Windows funcionando só para alimentá-lo. ## Dá para rodar pacotes SSIS no Azure Data Factory ou no Fabric? Sim. O Azure Data Factory (ADF) consegue rodar os seus pacotes SSIS existentes no Azure-SSIS Integration Runtime, com pouca ou nenhuma mudança nos pacotes. O Fabric Data Factory também consegue rodá-los, usando a activity Invoke SSIS Package, mas essa activity ainda está em preview e bloqueia fontes on-premises. Isso se chama lift-and-shift. Você mantém os mesmos arquivos `.dtsx` e só muda onde eles rodam. ### Azure Data Factory e o Azure-SSIS Integration Runtime O Azure-SSIS Integration Runtime é um [cluster de VMs do Azure totalmente gerenciado](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-integration-runtime) que só roda pacotes SSIS. Você fornece um Azure SQL Database ou um SQL Managed Instance para hospedar o `SSISDB` e faz o deploy pelo Visual Studio e pelo SQL Server Management Studio do mesmo jeito que faz on-premises. Você escolhe o tamanho dos nós para escalar verticalmente e a quantidade de nós para escalar horizontalmente. Para manter a conta baixa, você para o cluster quando nada está rodando. Veja como fica: **\[IMAGEM 2: fazer upload de gtm-1362-img2.png aqui\]** A Microsoft cobra cada nó por hora. Estes são os [preços de tabela no East US](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/data-factory/ssis/) com a licença do SQL Server incluída. A última coluna é o que você paga se trouxer as suas próprias licenças pelo Azure Hybrid Benefit: Nó Cores Standard Enterprise Com Hybrid Benefit D1 V2 1 $0,592/hora $1,665/hora $0,202/hora D2 V2 2 $0,795/hora $1,867/hora $0,405/hora D3 V2 4 $1,199/hora $2,272/hora $0,809/hora D4 V2 8 $2,398/hora $4,543/hora $1,618/hora Um nó D2 V2 Standard ligado o mês todo custa $0,795 × 730 horas, cerca de $580. Você paga o banco `SSISDB` separadamente no Azure SQL. O ADF também cobra pela orquestração, a [$1 por 1.000 execuções de activities](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/data-factory/data-pipeline/) no runtime do Azure. Runtimes Azure-SSIS não funcionam em pipelines do Synapse. A Microsoft também chama o Fabric Data Factory de próxima geração do ADF e direciona novos usuários para lá. ### Fabric Data Factory e a activity Invoke SSIS Package A [activity Invoke SSIS Package](https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-factory/invoke-ssis-package-activity) do Fabric roda arquivos `.dtsx` armazenados no OneLake. O Fabric cobra 1,35 hora de capacity unit (CU) por vCore enquanto o SSIS estiver ligado. O runtime fica ligado por 30 minutos depois da última activity e, durante o preview, cada workspace tem 4 vCores fixos. O preview também tem algumas limitações: - Os pacotes precisam ficar no OneLake. - Os pacotes não podem ler nem gravar em fontes e destinos on-premises. - Endpoints de rede privada não são suportados. - Componentes customizados e de terceiros não rodam. Então, um pacote que lê de um SQL Server on-premises, ou usa um add-in de terceiros, não consegue rodar no Fabric hoje. Por enquanto, esses pacotes continuam no SQL Server ou vão para o runtime Azure-SSIS do ADF. O lift-and-shift é uma boa forma de sair rapidamente dos seus próprios servidores. Mas os seus pacotes continuam sendo pacotes SSIS construídos como ETL, e os arquivos XML continuam causando conflitos de merge. Você levou o problema para o Azure sem resolvê-lo. ## Quais ferramentas de ELT substituem o SSIS? Fivetran, Matillion, Informatica e Erathos substituem o SSIS reconstruindo o trabalho como ELT. Uma ferramenta gerenciada copia as tabelas do SQL Server para um warehouse em nuvem, e o SQL dentro do warehouse faz as transformações. Nenhuma delas roda arquivos `.dtsx`, então, nesse caminho, você reconstrói cada pacote. ### Fivetran A Fivetran é um serviço de ELT gerenciado com [mais de 750 conectores de fonte](https://www.fivetran.com/connectors). O [conector de SQL Server](https://fivetran.com/docs/connectors/databases/sql-server) dela suporta do SQL Server 2012 ao 2025 e consegue sincronizar só as mudanças novas com Change Tracking, CDC, Binary Log Reader ou Teleport Sync: - **Change Tracking** é leve, mas não consegue sincronizar tabelas sem chave primária. - **CDC** rastreia todas as mudanças, com ou sem chave primária, mas exige mais processamento e armazenamento do banco. Tabelas ou colunas novas precisam de uma nova instância de CDC. - **Binary Log Reader** lê o log de transações, apenas em SQL Server self-hosted do 2016 ao 2025. - **Teleport Sync** compara hashes das linhas entre as syncs, então funciona mesmo quando o change tracking está desativado no banco. Ele tem limite de 800 tabelas e 75 milhões de linhas por tabela. A Fivetran cobra por [monthly active rows (MAR)](https://www.fivetran.com/pricing), por milhão. Cada conexão é precificada separadamente, o valor por milhão cai conforme o volume daquela conexão cresce, e toda conexão padrão com algum uso tem uma cobrança base de $5. O plano Free cobre 500.000 MAR. A Fivetran não publica o valor em dólar por milhão de linhas: **\[IMAGEM 3: fazer upload de gtm-1362-img3.png aqui\]** A Fivetran é uma ótima opção para empresas globais com muitas fontes e exigências rígidas de compliance, como [PCI DSS Level 1 e HIPAA](https://www.erathos.com/en/vs/fivetran). A conta cresce com as linhas de cada conexão, então, se você tem muitas tabelas movimentadas no SQL Server, vale simular o custo antes de fechar contrato. ### Matillion O Data Productivity Cloud da Matillion é um editor visual de pipelines que roda as transformações dentro do warehouse. Para times que gostam de arrastar e soltar, é a opção que mais se parece com o SSIS. O agente Maia, da própria Matillion, [afirma converter a lógica do SSIS](https://www.maia.ai/resources/blog/ssis-alternatives-and-competitors) em pipelines da Matillion. Para SQL Server, o [CDC](https://docs.matillion.com/data-productivity-cloud/cdc/docs/31111/) da Matillion usa agentes que você mesmo hospeda. Cada agente grava as mudanças como arquivos em um armazenamento em nuvem, e cada pipeline precisa do seu próprio agente. Depois, a Matillion carrega esses dados no Snowflake, Databricks, Redshift ou BigQuery. A Matillion cobra em [créditos](https://www.matillion.com/pricing). Você gasta créditos com horas de tarefa (o tempo somado de execução das tarefas dos pipelines) e com usuários desenvolvedores além do limite do seu plano. A Matillion não publica o preço por crédito, e o CDC em streaming aparece no plano Scale: **\[IMAGEM 4: fazer upload de gtm-1362-img4.png aqui\]** A Matillion é ótima quando a maior parte do valor de um pacote SSIS está na lógica de transformação e o seu time quer continuar construindo de forma visual. ### Informatica A plataforma em nuvem da Informatica, o IDMC (Intelligent Data Management Cloud), passou a fazer parte da Salesforce quando a [aquisição foi concluída em 18 de novembro de 2025](https://www.salesforce.com/news/press-releases/2025/11/18/salesforce-completes-acquisition-of-informatica/). Ela cobra em [Informatica Processing Units (IPUs)](https://www.informatica.com/pricing.html), um único pool de unidades que você pode gastar em qualquer um dos seus serviços em nuvem, e é preciso pedir uma cotação em vez de ver um preço de tabela. Ela atende grandes empresas que querem vários serviços em nuvem da Informatica em um único contrato. ### Erathos A Erathos é uma plataforma de ingestão gerenciada. Ela copia [tabelas do SQL Server](https://docs.erathos.com/connectors/databases/sql-server) para BigQuery, Databricks, Redshift, PostgreSQL, ClickHouse, Azure SQL ou S3 Iceberg, e você transforma os dados com SQL ou dbt no warehouse. É possível sincronizar o SQL Server com CDC, syncs parciais ou full refresh: - **CDC** faz um primeiro snapshot completo e depois transmite as mudanças a partir das tabelas de CDC do SQL Server. - **Syncs parciais** trazem só as linhas posteriores a um cursor de date ou datetime, o que exige uma chave primária e uma coluna de data ([tipos de sync](https://docs.erathos.com/platform/connections/sync-types)). - **Full refresh** recarrega a tabela inteira. Você define o agendamento de cada tabela, de a cada 5 minutos até uma vez por dia. A Erathos [sinaliza mudanças de schema](https://www.erathos.com/en/pipelines/sql-server-bigquery) e envia alertas para Slack, Discord ou e-mail, além de se integrar com dbt Cloud, Airflow e Prefect para orquestração. Veja como uma tabela passa por uma reconstrução: **\[IMAGEM 5: fazer upload de gtm-1362-img5.png aqui\]** A Erathos cobra pelas [linhas que grava no seu warehouse a cada mês](https://www.erathos.com/en/pricing), e os planos pagos incluem conectores ilimitados: Plano Preço Linhas por mês Sync mais rápida Freemium $0 1M Diária Movement $29/mês 2M A cada hora Pro $250/mês 5M A cada 5 minutos, com CDC Enterprise Sob consulta Até 1,5B Sob consulta A Erathos é uma boa opção quando você precisa dos dados do SQL Server no BigQuery, Databricks ou Redshift a um preço que dá para ler direto na página. Ela só serve para reconstruir pipelines (não roda pacotes `.dtsx`) e hoje não suporta Snowflake como destino. Toda ferramenta baseada em CDC esbarra no mesmo limite do SQL Server. O job de limpeza do SQL Server apaga as mudanças capturadas depois de [3 dias por padrão](https://docs.erathos.com/connectors/databases/sql-server), então, se uma conexão ficar pausada por mais tempo do que isso, ela precisa de um novo snapshot completo. Dá para evitar isso aumentando o período de retenção no banco. ## Como as alternativas ao SSIS se comparam? As alternativas ao SSIS se dividem em dois grupos: ferramentas que rodam os seus pacotes existentes (ADF e Fabric) e ferramentas que os substituem por ELT (Fivetran, Matillion, Informatica, Erathos). Veja a comparação: Ferramenta Roda pacotes`.dtsx` Onde roda Modelo de preço Captura de mudanças do SQL Server Melhor para SSIS no SQL Server Sim Seus servidores Windows Incluído na licença do SQL Server Componentes de CDC da Attunity removidos em 2025 ETL estável para SQL Server on-premises Runtime Azure-SSIS do ADF Sim VMs do Azure gerenciadas pela Microsoft Por nó, por hora, a partir de $0,592 Igual aos seus pacotes Tirar muitos pacotes dos seus servidores rapidamente Invoke SSIS Package do Fabric Sim, em preview Fabric, pacotes no OneLake 1,35 hora de CU por vCore Igual aos seus pacotes, sem fontes on-premises Empresas que usam Fabric e têm pacotes só em nuvem Fivetran Não Nuvem gerenciada MAR por conexão, cobrança base de $5 Change Tracking, CDC, log reader, Teleport Empresas globais com muitas fontes Matillion Não Nuvem gerenciada, agentes de CDC self-hosted Créditos por hora de tarefa Agentes de CDC Transformação pesada, construção visual Informatica Não Nuvem gerenciada IPUs, sob cotação Peça cotação e demo Grandes empresas que compram vários serviços Erathos Não Nuvem gerenciada Linhas por mês, conectores ilimitados CDC ou cursor de data SQL Server para BigQuery, Databricks ou Redshift com preço claro Uma ferramenta de lift-and-shift faz sentido quando você precisa sair dos seus servidores neste trimestre. Uma ferramenta de ELT faz mais sentido quando o destino é um warehouse em nuvem que você pretende manter por anos. ## Como sair do SSIS? Sair do SSIS começa com uma lista de todos os pacotes e de tudo de que eles dependem. Depois, você mapeia cada parte do SSIS para o equivalente moderno e decide, pacote por pacote, entre lift-and-shift e reconstrução. Ir para o Fabric ou para qualquer outro lugar é ["um projeto, não uma configuração"](https://www.sqlfingers.com/2026/03/ssis-is-not-dead-yet.html). ### 1. Faça o inventário dos pacotes Para cada pacote, você quer saber: - Onde ele está implantado: no SSIS Catalog, no `msdb` ou no sistema de arquivos? - Ele usa o conector de Oracle, componentes de CDC ou componentes de 32 bits que o SQL Server 2025 removeu? - Ele usa componentes de terceiros, que o preview do Fabric não consegue rodar? - Ele lê ou grava em sistemas on-premises, o que o preview do Fabric também bloqueia? - Algum script de automação chama a API .NET do SSIS? Cada pacote também guarda regras que ninguém documentou, como conversões implícitas de tipo e valores padrão. Uma reconstrução em ELT precisa repetir essas regras em SQL, então ajuda anotá-las durante o inventário: **\[IMAGEM 6: fazer upload de gtm-1362-img6.png aqui\]** ### 2. Mapeie cada parte do SSIS para o seu substituto Veja o que substitui cada parte do SSIS em cada caminho: Parte do SSIS Lift-and-shift (ADF) Reconstrução em ELT Sources e destinations do data flow O mesmo pacote, rodando no runtime Azure-SSIS Um conector gerenciado, como Erathos ou Fivetran Transformations do data flow O mesmo pacote Modelos SQL ou dbt no warehouse Control flow Um pipeline do ADF que roda o pacote Um orquestrador, como Airflow, Prefect ou dbt Cloud Agendamento do SQL Server Agent Um agendamento de pipeline do ADF O agendamento de sync na ferramenta de ingestão Catálogo`SSISDB` `SSISDB`no Azure SQL Database ou Managed Instance Código SQL e dbt no Git E aqui estão as ferramentas de cada caminho: **\[IMAGEM 7: fazer upload de gtm-1362-img7.png aqui\]** ### 3. Decida pacote por pacote O caminho certo pode ser diferente para cada pacote. Veja como lidaríamos com os casos mais comuns: - **Precisa sair dos seus servidores em breve:** o runtime Azure-SSIS do ADF coloca o pacote para rodar no Azure com o mínimo de mudanças. - **Usa fontes on-premises ou componentes de terceiros:** fica no SQL Server ou no runtime Azure-SSIS por enquanto, já que o preview do Fabric não consegue rodá-lo. - **Só usa nuvem, e a sua empresa já roda no Fabric:** a activity Invoke SSIS Package funciona, desde que as limitações do preview não sejam um problema para você. - **Basicamente copia tabelas do SQL Server para um warehouse:** uma ferramenta de ingestão gerenciada como a [Erathos](https://www.erathos.com/en/pipelines/sql-server-bigquery) substitui a etapa de cópia, e a lógica vai para modelos SQL. - **Lógica de transformação pesada que o seu time quer continuar construindo de forma visual:** a Matillion é a opção mais próxima. Uma reconstrução também resolve o problema com o Git. Modelos SQL e dbt são arquivos de texto simples, então, quando você renomeia algo, o Git só mostra as linhas que você editou.