AstrónomoLa compañía detrás de la plataforma de orquestación de datos de flujo de canción Apache Personaje ha asegurado $ 93 millones en fondos de la Serie D a medida que las empresas buscan cada vez más operacionalizar las iniciativas de IA a través de una mejor administración de sus tuberías de datos.

La ronda de financiación fue dirigida por Bain Renta Venturescon billete de Salesforce Ventures y inversores existentes que incluyen Conocimiento, Méritoy Venrock. Bosch Ventures Igualmente sondeo participar en la ronda, lo que refleja el interés industrial en la tecnología.

En una entrevista monopolio con VentureBeat, el CEO de Astronomer, Andy Byron, explicó que la compañía utilizará los fondos para acelerar los esfuerzos de investigación y mejora y expandir su huella general, particularmente en Europa, Australia y Nueva Zelanda.

“Para nosotros, esto es solo un paso en el camino”, dijo Byron. “Queremos construir poco increíble aquí. No podría estar más entusiasmado con nuestros socios de aventura, nuestros clientes, nuestra visión de productos, que creo que es súper cachas para colapsar el mercado de operaciones de datos”.

Cómo la orquestación de datos se convirtió en la secreto oculta para el éxito de la IA empresarial

La financiación se dirige a lo que los analistas de la industria han identificado como la “brecha de implementación de IA”, los importantes obstáculos técnicos y organizacionales que impiden que las empresas despliegen IA a escalera. La orquestación de datos, el proceso de automatización y coordinación de flujos de trabajo de datos complejos en sistemas dispares, se ha convertido en un componente esencial de las implementaciones de IA exitosas.

Enrique SalemSocio de Bain Renta Ventures, explicó los desafíos críticos que enfrentan las empresas hoy: “Cada compañía opera un ecosistema de datos fragmentado y en expansión, utilizando un cerámica de herramientas, equipos y flujos de trabajo que luchan para ofrecer información confiable, creando cuellos de botella operativos y agilidad limitante. En el corazón de esta complejidad, la comparsa es la capa de la capa de la capa.

Salem señaló que a pesar de su importancia, “el panorama de la orquestación de hoy en día es donde la infraestructura de la nimbo fue hace 15 primaveras: representación crítica, pero fragmentada, quebradiza y a menudo construida en casa con escalabilidad limitada. Los ingenieros de datos pasan más tiempo manteniendo las tuberías que impulsando la innovación. Sin orquestación robusta, los datos no son confiables, la agilidad se pierde y las empresas se quedan antes”.

La plataforma de la compañía, Personajese base en Apache Airflow, un entorno de código franco que ha conocido un crecimiento explosivo. Según el atrevido recientemente Documentación de estado de flujo de canción 2025que encuestó a más de 5,000 profesionales de datos, el flujo de canción se descargó más de 324 millones de veces solo en 2024, más que todos los primaveras anteriores combinados.

“El flujo de canción se ha establecido como el tipificado probado de facto para la orquestación de la tubería de datos”, explicó el astrónomo CMO Mark Wheeler. “Cuando observamos el panorama competitivo en la capa de orquestación, el flujo de canción se ha convertido claramente en la opción tipificado para mover los datos modernos de modo capaz desde el origen al destino”.

Desde plomería invisible hasta la red troncal de AI Enterprise: la transformación de la infraestructura de datos

El crecimiento de Astronomer refleja un cambio transformador en cómo las empresas ven la orquestación de datos, desde la infraestructura de backend oculta hasta la tecnología misionera crítica que permite iniciativas de IA e impulsa el valía comercial.

“La creencia de BCV en Astronomer se remonta. Invertimos en la ronda de semillas de la compañía en 2019 y hemos apoyado a la compañía a lo dispendioso de los primaveras, ahora culminando en liderar su Serie D”, dijo Salem. “Más allá del impresionante crecimiento, la orquestación de datos de Astronomer se ha vuelto aún más importante en la era de la IA, lo que requiere la orquestación escalable y la automatización de implementación del maniquí en medio de un mar de herramientas de datos que no se hablan entre sí”.

Según los datos internos de la compañía, el 69% de los clientes que han usado su plataforma durante dos o más primaveras están utilizando Air Floww para aplicaciones de AI y Estudios Machine. Esta tasa de asimilación es significativamente más adhesión que la comunidad de flujo de canción más amplio, lo que sugiere que el servicio administrado de Astronomer acelera las implementaciones de IA empresariales.

La compañía ha conocido un crecimiento anual de 150% en sus ingresos recurrentes anuales y cuenta con una tasa de retención de ingresos netas del 130%, lo que indica una cachas expansión del cliente.

“Si aceptablemente los analistas del mercado pueden estar buscando un vencedor claro en la batalla de las plataformas de datos en la nimbo, las empresas han seleccionado claramente una organización de soluciones múltiples, al igual que anteriormente determinaron que la nimbo múltiple superaría con creces la estandarización en un solo proveedor de la nimbo”, explicó Wheeler. “Las empresas líderes se niegan a encerrar en un solo proveedor, optando por enfoques de plataformas de datos múltiples y diversos para mantenerse ágil y explotar las últimas innovaciones”.

En el interior de la operación masiva de IA de Ford: cómo petabytes de los vehículos semanales de próxima vivientes de datos de datos

Las principales empresas ya están aprovechando la plataforma de Astronomer para casos de uso sofisticados de IA que serían difíciles de implementar sin una orquestación sólida.

En Ford Motor CompanyLa plataforma de Astronomer impulsa los sistemas avanzados de concurso del conductor de la compañía (ADAS) y su multimillonario “Mach1mlPlataforma de operaciones de estudios instintivo.

El gigantesco automotriz procesa más de un petabyte de datos semanalmente y realiza más de 300 flujos de trabajo paralelos, equilibrando tareas intensivas en CPU y GPU para el mejora del maniquí de IA en una plataforma híbrida de nimbo pública/privada. Estos flujos de trabajo alimentan todo, desde sistemas de conducción autónomos hasta la plataforma Fordllm especializada de Ford para modelos de idiomas grandes.

Ford inicialmente construyó su plataforma MLOPS utilizando Kubeflow para la orquestación pero encontró desafíos significativos, incluida una curva de estudios empinada e integración estrecha con Google Cloudque limitó la flexibilidad. Posteriormente de la transición al flujo de canción para MACH1ML 2.0, Ford informa dramáticamente flujos de trabajo racionalizados e integración perfecta en entornos locales, nubes e híbridos.

De los experimentos de IA a la producción: cómo la orquestación une la división de la implementación

Un desafío global para las empresas es mover la IA de la prueba de concepto a la producción. Según la investigación de Astronomer, las organizaciones que establecen sólidos fundamentos de orquestación de datos tienen más éxito en la operación de IA.

“A medida que más empresas ejecutan flujos de trabajo ML y tuberías de IA en tiempo positivo, requieren orquestación escalable y automatización de implementación del maniquí”, explicó Salem. “Astronomer ofrece esto hoy, y como el orquestador, es el único sistema que ve que todo sucede en la pila: cuando se mueven los datos, cuando se ejecutan las transformaciones, cuando los modelos están entrenados”.

Más del 85% de los usuarios de flujo de canción encuestados esperan un aumento en las soluciones de orientación externa o creador de ingresos basadas en el flujo de canción en el próximo año, destacando cómo la orquestación de datos está impulsando cada vez más aplicaciones orientadas al cliente en oficio de solo prospección internos.

Esta tendencia es evidente en todas las industrias, desde empresas de tecnología automotriz hasta tecnología justo que están construyendo modelos de IA especializados para automatizar los flujos de trabajo profesionales. Estas organizaciones están recurriendo a Astronomer para manejar los complejos desafíos de orquestación que surgen al progresar los sistemas de IA desde prototipos hasta entornos de producción que sirven a miles de usuarios.

Expansión de tecnología estratégica: Airflow 3.0 y asociaciones en la nimbo posicionan astrónomo para el liderazgo del mercado

La compañía anunció recientemente la disponibilidad militar de Flujo de canción 3.0que describe como “la libramiento más significativa en la historia de Airflow”. La modernización presenta varias capacidades transformadoras diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA, incluidas la capacidad de ejecutar tareas “en cualquier oficio, en cualquier momento, en cualquier idioma”.

“Airflow 3.0 establece las bases para ejecutar tareas en cualquier máquina, en la nimbo o en la nimbo, desencadenada por eventos en todo el ecosistema de datos”, explicó Byron. “Igualmente presenta una prueba de concepto para constreñir tareas en idiomas más allá de Python, mejorando en gran medida la agilidad del equipo de datos y facilitando la migración de los sistemas heredados al flujo de canción”.

Astronomer además ha ampliado sus asociaciones de la industria, recientemente logrando la designación de Google Cloud Ready – BigQuery, haciendo que su plataforma esté apto para su negocio directamente desde el Google Cloud Marketplace. Esto permite que los clientes existentes de Google Cloud aceleren su negocio de Personaje y usen sus créditos de confirmación de Google Cloud existentes.

“Acabamos de firmar una asociación increíble con IBM”, dijo Byron a VentureBeat. “Nos están poniendo en su cartera de productos más amplia de productos. Y creemos que hay una oportunidad increíble para nosotros, no solo en América del Ártico, sino además internacionalmente, para obtener mucho impulso con IBM además”.

DataPs Unified: la próxima transformación en la administración de datos empresariales

Salem cree que Astronomer está posicionado para redefinir las operaciones de datos empresariales, yendo más allá de la orquestación a lo que la compañía vehemencia “DataPs unificada”, un enfoque integral que integra la observabilidad, la administración de calidad y la gobernanza en una sola plataforma.

“Invertimos en astrónomo en 2019 con una postura simple: el flujo de canción se convertiría en el tipificado para la orquestación de datos”, dijo Salem. “Hoy, se extiende a más de 80,000 compañías y conduce 30 millones de descargas al mes. Respaldamos el astrónomo porque no solo están montando esa ola; están construyendo el avión de control empresarial encima”.

Para las empresas que luchan por realizar el valía de sus inversiones de IA, el crecimiento de Astronomer indica un cambio crucial en cómo se construye y gestiona la infraestructura de datos, una en la que la orquestación sirve como cojín para toda la pila de datos.

“A medida que AI aumenta las apuestas para la infraestructura de datos confiable y escalable, estamos duplicando nuestra inversión”, concluyó Salem. “La orquestación es solo el eclosión. El equipo de Astronomer está astuto para normalizar toda la pila de datos”.