基于云的 ETL（提取、转换、加载）和本地 ETL 解决方案的主要区别在于它们的运行位置、扩展方式以及管理方式。云 ETL 在由 AWS、Azure 或 Google Cloud 等服务提供的第三方基础设施上运行，而本地 ETL 在组织内部管理的硬件和软件上运行。这种区别影响了从设置和维护到灵活性和成本结构的所有方面。
基础设施和管理 基于云的 ETL 服务是完全托管的，这意味着云提供商负责服务器配置、软件更新和基础设施扩展。例如，AWS Glue 或 Azure Data Factory 等工具抽象化了服务器管理，允许开发人员专注于配置数据管道。相比之下，本地解决方案需要团队设置和维护物理服务器，安装 ETL 软件（例如 Talend 或 Informatica），并管理网络和安全性。这通常需要专门的 IT 人员来处理硬件故障、软件补丁和性能调整。云 ETL 还简化了与其他云原生服务（例如 S3 存储桶或 BigQuery）的集成，而本地设置可能需要自定义连接器或 VPN 才能与外部系统交互。
可扩展性和成本 云 ETL 可以根据工作负载需求动态扩展。例如，处理 TB 级数据的管道可以在高峰时段自动配置额外的计算资源，并在空闲时缩减规模，从而降低成本。Google Cloud Dataflow 等服务按使用量收费，这使得费用与实际需求保持一致。但是，本地解决方案需要对硬件进行前期投资，这些硬件必须根据峰值容量进行调整，即使很少使用该容量。扩展通常涉及购买额外的服务器，这可能导致过度配置或在意外高峰期间出现性能瓶颈。本地系统的维护成本（例如，电力、冷却、硬件更换）也会随着时间的推移而增加，而云提供商会将这些成本捆绑到他们的定价中。
运营灵活性和安全性 由于其模块化的 API 驱动设计，云 ETL 能够更快地试验新工具或数据源。例如，开发人员可以将基于云的机器学习服务快速集成到管道中，而无需部署新的基础设施。本地解决方案可以提供对数据治理的更严格控制，这对于具有严格合规性要求的医疗保健或金融等行业至关重要。但是，云提供商现在提供强大的安全功能（例如，加密、IAM 角色），可以满足大多数监管标准。混合方法也很常见，其中敏感数据保留在本地，而不太关键的处理则转移到云端。最终，选择取决于组织对敏捷性的需求以及对其基础设施的控制。