ETL（提取、转换、加载）流程正在不断发展，通过关注灵活性、互操作性和安全性来应对多云和混合环境的复杂性。 现代 ETL 工具现在优先考虑跨平台兼容性，允许数据管道在本地系统、公共云（如 AWS、Azure 或 GCP）和私有云之间无缝连接。 例如，Apache NiFi 等工具或 AWS Glue 和 Azure Data Factory 等云原生服务提供了可与多个存储系统（例如 S3、Azure Blob 或本地 Hadoop 集群）配合使用的连接器和模板。 这确保了无论数据位于何处，都可以提取和转换数据。 此外，许多 ETL 框架现在支持混合工作流程，使开发人员能够根据成本、延迟或合规性需求在本地基础设施和云资源之间拆分处理。
另一个关键的适应是使用容器化和编排来管理分布式环境中的 ETL 工作负载。 Kubernetes 或 Docker 等工具允许将 ETL 作业打包为可移植的容器，这些容器可以在不同的云或本地服务器上一致地运行。 例如，在 Docker 容器中运行的基于 Python 的数据转换脚本可以在一天内在 AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）中处理数据，并在第二天重新部署到本地 Kubernetes 集群，而无需更改代码。 Apache Airflow 或 Prefect 等编排平台通过抽象底层基础设施进一步简化了调度和监控。 这种方法减少了供应商锁定，并确保管道在组织需求在云之间转移时保持适应性。
最后，多云设置中的 ETL 流程现在强调安全性和治理。 使用 TLS 或云特定的密钥管理服务（例如 AWS KMS 或 Azure Key Vault）等标准，在云中统一强制执行数据加密（静态和传输中）。 Talend 或 Informatica 等工具与身份提供商（例如 Okta、Azure AD）集成，以一致地管理访问控制，即使数据跨越多个环境也是如此。 为了合规性，元数据管理系统跟踪跨云的数据沿袭，确保审计跟踪符合 GDPR 等法规。 例如，医疗保健 ETL 管道可能会记录 AWS 和 Azure 之间的数据移动，同时在传输过程中自动屏蔽敏感的患者数据。 这些措施解决了混合/多云设置的碎片化性质，同时保持了可靠性和合规性。