ETL从传统到云的趋势是数据处理领域中的一个重要变革。随着云计算的普及和数据量的不断增长，ETL技术的云化成为了一个必然的趋势。

传统的ETL过程通常在本地服务器上执行，需要大量的计算资源和存储空间。这种本地处理的模式在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈和扩展性问题。此外，传统的ETL过程通常需要专门的数据工程师或数据分析师进行手动配置和优化，这增加了数据处理的时间和成本。

随着云计算技术的发展，ETL过程逐渐迁移到了云平台上。云平台提供了弹性的计算资源和存储空间，可以根据数据处理的需要动态扩展或缩减资源。这使得ETL过程可以更高效地处理大规模数据，减少了本地硬件资源的压力。

在云平台上，ETL过程可以使用云原生技术进行实现。云原生技术可以使得ETL过程更加自动化、可扩展和可靠。例如，使用容器化技术可以将ETL作业打包成容器镜像，实现快速部署和移植。同时，容器化技术还可以提供自动化的容器调度和管理，使得ETL作业可以更好地利用云平台的计算资源。

此外，一些云平台还提供了数据湖等数据存储解决方案，可以支持大规模数据的存储和处理。数据湖使用对象存储等廉价存储方案，可以存储大量数据，并提供了高性能的数据处理能力。通过将ETL过程与数据湖结合，可以进一步提高数据处理的速度和效率。

总之，ETL从传统到云的迁移是一个不断演进的趋势。通过使用云原生技术和数据湖等解决方案，可以实现更加高效、可扩展和自动化的数据处理过程，更好地满足现代业务的需求。