ETL從傳統到云的趨勢是數據處理領域中的一個重要變革。隨著云計算的普及和數據量的不斷增長，ETL技術的云化成為了一個必然的趨勢。

傳統的ETL過程通常在本地服務器上執行，需要大量的計算資源和存儲空間。這種本地處理的模式在處理大規模數據時可能會遇到性能瓶頸和擴展性問題。此外，傳統的ETL過程通常需要專門的數據工程師或數據分析師進行手動配置和優化，這增加了數據處理的時間和成本。

隨著云計算技術的發展，ETL過程逐漸遷移到了云平臺上。云平臺提供了彈性的計算資源和存儲空間，可以根據數據處理的需要動態擴展或縮減資源。這使得ETL過程可以更高效地處理大規模數據，減少了本地硬件資源的壓力。

在云平臺上，ETL過程可以使用云原生技術進行實現。云原生技術可以使得ETL過程更加自動化、可擴展和可靠。例如，使用容器化技術可以將ETL作業打包成容器鏡像，實現快速部署和移植。同時，容器化技術還可以提供自動化的容器調度和管理，使得ETL作業可以更好地利用云平臺的計算資源。

此外，一些云平臺還提供了數據湖等數據存儲解決方案，可以支持大規模數據的存儲和處理。數據湖使用對象存儲等廉價存儲方案，可以存儲大量數據，并提供了高性能的數據處理能力。通過將ETL過程與數據湖結合，可以進一步提高數據處理的速度和效率。

總之，ETL從傳統到云的遷移是一個不斷演進的趨勢。通過使用云原生技術和數據湖等解決方案，可以實現更加高效、可擴展和自動化的數據處理過程，更好地滿足現代業務的需求。