通过关注资源效率、服务选择和工作负载管理，可以优化云环境中的 ETL（提取、转换、加载）流程以降低成本。 关键是将计算、存储和数据处理策略与每个 ETL 作业的特定需求对齐，同时利用云原生工具来最大限度地减少不必要的费用。 这涉及选择具有成本效益的服务、动态扩展资源以及减少数据移动或处理开销。
首先，选择与工作负载要求匹配的云服务。 例如，像 AWS Glue 或 Google Cloud Dataflow 这样的无服务器选项无需配置和管理服务器，仅按资源使用时间收费。 如果可以接受批处理，则在非高峰时段安排作业（例如，使用带有 CloudWatch Events 的 AWS Lambda）可以通过利用需求较低的时段来降低成本。 同样，使用瞬态资源（例如 AWS EMR 或 Azure HDInsight 中的自动终止集群）可确保仅在活动处理期间产生计算成本。 通过对数据进行分区（例如，按日期或区域）以及使用像 Parquet 或 ORC 这样的列式格式，可以降低存储成本，这可以最大限度地减少存储占用空间并提高查询性能。
其次，通过在管道中尽早过滤和转换数据来优化数据处理。 例如，在提取期间应用行级筛选器或在加载之前聚合数据会减少下游移动和处理的数据量。 像 Apache Spark 这样的工具允许内存处理和缓存中间结果，以避免冗余计算。 此外，合理配置计算资源至关重要：过度配置虚拟机（例如，使用比所需更大的 EC2 实例）会浪费资金，而配置不足会导致重试和延迟。 像 AWS Cost Explorer 或 Azure Cost Management 这样的监控工具可以识别未充分利用的资源。 最后，对于容错工作负载，使用竞价型实例或抢占式 VM（例如，Google Cloud 的抢占式 VM）可以将计算成本降低高达 90%，与按需定价相比。
第三，自动执行扩展和生命周期策略以与工作负载模式对齐。 对于重复的 ETL 作业，设置集群或无服务器并发限制的自动扩展以处理高峰负载，而无需手动干预。 实施数据保留策略以自动存档或删除过时数据（例如，使用 S3 生命周期规则或 Azure Blob 存储分层）。 像 CloudTrail 或 Datadog 这样的日志记录和审计工具可以帮助跟踪效率低下的情况，例如查询优化不佳或过多的 API 调用。 例如，可以重写不必要地扫描整个数据集的作业以使用增量加载，从而减少运行时和成本。 通过结合这些策略——服务选择、处理优化和自动化——团队可以在保持 ETL 性能的同时实现显着的成本节省。