当前有三个主要趋势正在塑造 ETL 性能的改进：云原生架构、优化的数据工程实践以及自动化和代码优化的进步。这些趋势解决了 ETL 流水线的可伸缩性、效率和可维护性问题，帮助开发人员处理更大的数据集和更快的处理需求。
首先，云原生 ETL 工具和服务正在利用可扩展的基础设施来提升性能。AWS Glue、Azure Data Factory 和 Google Cloud Dataflow 等平台采用无服务器架构，根据工作负载需求自动扩展计算资源。例如，AWS Glue 在大型数据转换期间动态分配 worker，无需人工干预即可缩短作业完成时间。此外，云存储解决方案（如 Amazon S3、ADLS）现在支持更快的数据访问模式，例如 Parquet 文件中的列式分区，从而最大程度地减少查询期间的 I/O 开销。这些服务还集成了 Apache Spark 等内存处理引擎，支持并行执行转换。开发人员可以通过使用 Spot 实例或抢占式 VM 进行非关键作业，从而进一步优化成本，平衡速度和预算。
其次，现代数据工程实践正在从传统的 ETL 转向 ELT（提取-加载-转换）。这种方法在数据转换之前，将原始数据直接加载到云数据仓库（如 Snowflake、BigQuery）或数据湖仓（如 Delta Lake、Iceberg）中。通过将转换推送到数据库层，团队可以利用基于 SQL 的下推优化，减少数据移动并利用数据仓库的分布式计算能力。例如，Snowflake 的查询引擎处理连接和聚合的速度比许多外部 ETL 工具更快。dbt (data build tool) 等工具通过在数据仓库内启用版本控制的 SQL 转换来规范化这种模式。由于转换更接近存储的数据，这减少了延迟和基础设施成本。此外，Iceberg 等 Schema-on-Read 格式简化了批处理和流数据的合并，减少了预处理步骤。
第三，以代码为中心的自动化正在简化 ETL 开发。低代码工具（如 Apache NiFi）和生成式 AI 助手（如 GitHub Copilot）通过自动化样板代码来加速流水线创建。例如，GitHub Copilot 可以为过滤或聚合数据集等常见任务建议 PySpark 代码片段。Great Expectations 或 dbt 内置测试等测试框架可以尽早验证数据质量，防止代价高昂的重新处理。Airflow 和 Prefect 等编排工具现在支持动态任务生成，允许流水线适应可变的数据量。最后，可观测性工具（如 Databricks Lakehouse Monitoring）提供精细的性能指标，帮助开发人员识别倾斜分区或低效连接等瓶颈。这些工具共同减少了手动工作，实现了主动优化，确保流水线随着数据增长保持高效。