与传统的本地工具相比，云原生 ETL 解决方案具有显着的优势，尤其是在可扩展性、成本效益以及与现代数据生态系统的集成方面。 这些解决方案从设计上就在 AWS、Google Cloud 或 Azure 等云平台上运行，利用其基础设施来动态处理数据工作流程。 这种方法消除了对前期硬件投资的需求，并允许团队根据工作负载需求调整资源。 例如，AWS Glue 等工具会在大数据转换期间自动向上或向下扩展计算能力，从而确保作业更快完成，而无需手动干预。 按需付费的定价模式也降低了成本，因为您只需为执行期间使用的资源付费，而不是为空闲服务器付费。
云原生 ETL 的一个关键优势是与其他云服务的无缝集成。 这些工具旨在与云存储（例如，S3、BigQuery）、流媒体平台（例如，Kafka、Kinesis）和分析引擎（例如，Redshift、Snowflake）原生配合使用。 例如，Google Cloud Dataflow 可以实时处理来自 Pub/Sub 的数据并将结果直接写入 BigQuery，从而简化管道创建。 这种紧密的集成降低了连接不同系统的复杂性，并确保与数据湖或湖仓一体等现代架构的兼容性。 开发人员还可以使用托管服务来完成诸如模式发现、元数据管理或错误处理之类的任务，这些任务通常内置于平台中。
最后，云原生 ETL 工具简化了维护并提高了可靠性。 托管服务处理基础设施更新、安全补丁和监控，使开发人员可以专注于逻辑而不是运营开销。 自动重试、容错和版本化管道部署等功能最大限度地减少了停机时间。 例如，Azure Data Factory 提供内置的监控仪表板和警报，而 Snowflake 的 Snowpipe 则自动执行持续数据摄取。 此外，许多云 ETL 工具都支持基础设施即代码（例如，Terraform）和 CI/CD 管道，使团队能够对工作流程进行版本控制并一致地部署更改。 自动化和弹性的结合使云原生 ETL 成为优先考虑敏捷性和稳定性的团队的理想选择。