El astrónomo de 93 millones de dólares plantea un nuevo hecho: Snight es el rey en la infraestructura de Amnistía Internacional
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astrónomoLa compañía, que está detrás de la plataforma de coincidencia de flujo de aire Apache, ha recibido $ 93 millones en financiamiento de la Serie D, ya que las instituciones buscan cada vez más operar iniciativas de inteligencia artificial a través de una mejor gestión de sus tuberías de datos.
Liderar la ronda de financiación por Bain Capital VenturesCon participación de Salesforce Ventures Y los inversores actuales, incluido visióny MéritoY Venok. Bosch Ventures También busca participar en la gira, lo que refleja el interés industrial en la tecnología.
En una entrevista exclusiva con VentureBeat, el CEO de Asthibeer Andy Byron explicó que la compañía utilizará fondos para acelerar los esfuerzos de investigación y desarrollo y ampliar su alcance global, especialmente en Europa, Australia y Nueva Zelanda.
«Para nosotros, esto es solo un paso en el camino», dijo Perón. «Queremos construir algo grandioso aquí. No puedo estar más entusiasmado con nuestros socios de proyectos, clientes y ver nuestros productos, lo que creo que es muy fuerte al seguir el mercado de datos de operaciones».
Cómo la coincidencia de datos se ha convertido en la clave oculta para el éxito de la IA para la institución
La financiación apunta a lo que los analistas de la industria definieron como la «brecha de implementación de inteligencia artificial»: importantes obstáculos técnicos y organizacionales que impiden que las empresas difundan la inteligencia artificial a gran escala. La formación de datos, que es el proceso de automatización y formulación del funcionamiento del trabajo de datos complejos a través de diferentes sistemas, se ha convertido en un componente esencial de la propagación de la inteligencia artificial exitosa.
Enrique SalemEl socio de Bain Capital Ventures explicó los desafíos decisivos que enfrentan las instituciones hoy: «Cada compañía ejecuta un sistema ambiental para extender datos con partes fragmentadas, utilizando un conjunto de herramientas, equipos y flujo de trabajo que luchan por proporcionar visiones confiables y crear todas estas partes de la navegación.
Salem señaló que a pesar de su importancia, «la escena de la sincronización de hoy en día es el lugar donde la infraestructura de la nube fue hace 15 años: la tarea es crítica, pero frágil, frágil y a menudo es interna con expansión limitada.
Plataforma de empresa, AstroBasado en el flujo de aire Apache, un marco de código abierto que ha visto un crecimiento explosivo. Según la compañía recientemente publicada Informe de estado de flujo de aire 2025Que incluyó una encuesta de más de 5,000 profesionales de datos, el flujo de aire se descargó más de 324 millones de veces solo en 2024, más que todos los años anteriores combinados.
«El flujo de aire se ha establecido como un estándar real estabilizado para coordinar la tubería de datos». «Cuando observamos la escena competitiva en la capa de sincronización, el flujo de aire apareció claramente como una solución estándar para transferir los datos modernos de manera eficiente desde la fuente al destino».
Desde la fontanería invisible hasta la parte posterior de Enterprise AI: el desarrollo de la infraestructura de datos
El crecimiento del astrónomo refleja una transformación en la forma en que las instituciones se presentan al formato de datos, desde la infraestructura oculta hacia atrás hasta tecnología importante que proporciona iniciativas de inteligencia artificial y realiza el valor del trabajo.
Salem dijo: «BCV en el mundo astronómico ha vuelto. Hemos invertido en la gira de la compañía en 2019 y apoyamos a la compañía a lo largo de los años, y ahora ha alcanzado su punto máximo en el liderazgo de la serie D». «Además del crecimiento impresionante, la formación de datos astronómicos se ha vuelto más importante en la era de la inteligencia artificial, lo que automáticamente requiere coordinación y automatización para publicar el modelo en un mar de herramientas de datos que no se hablan entre sí».
Según los datos interiores de la compañía, el 69 % de los clientes que usaron su plataforma se utilizan durante dos años o más de flujo de aire para aplicaciones de aprendizaje automático y aplicaciones de aprendizaje automático. Esta tasa de adopción es mucho más alta que la comunidad de flujo de aire más amplio, lo que indica que el servicio administrado en astronomía acelera el despliegue de IA.
La compañía ha visto el 150 % del año de crecimiento anualmente en sus ingresos anuales repetidos y se caracteriza por una tasa de retención del 130 %, lo que indica una fuerte expansión de los clientes.
«Aunque los analistas del mercado pueden buscar un claro ganador en las plataformas de datos de la Batalla de la Cloud, las instituciones han elegido claramente una estrategia de solución múltiple, como decidieron anteriormente que múltiples uniformes en cualquier proveedor de la nube», explicó. «Las instituciones líderes se niegan a bloquear a un vendedor, elegir el plan de estudios de la plataforma de datos múltiples para permanecer elegante y aprovechar las últimas innovaciones».
Dentro del enorme proceso de inteligencia artificial en Ford: cómo es el Plicit de los autos de próxima generación de Petabytes de los autos de próxima generación de los datos
Las principales compañías ya se están beneficiando de la plataforma mundial astronómica para casos de inteligencia artificial desarrollados que serían un desafío para la implementación sin una fuerte coincidencia.
en Ford Motor CompanyLa plataforma de astronomía trabaja en los sistemas de asistencia de conducir avanzados (ADA) de la compañía y millones de dólares.Mach1ml«Plataforma automatizada de operaciones de aprendizaje.
La compañía gigante de automóviles procesa más de un petabyte de la semana de datos y administra más de 300 del flujo de trabajo paralelo, logrando un equilibrio entre las tareas de la CPU y el procesamiento oficial del desarrollo del modelo de inteligencia artificial a través de una plataforma de nube pública híbrida. Este flujo de trabajo está trabajando en todo, desde sistemas de conducción independientes hasta la plataforma Fordlm Ford para modelos de idiomas grandes.
Ford inicialmente construyó su plataforma MLOPS utilizando Kubeflow Para coordinar pero enfrentó grandes desafíos, incluida la curva de aprendizaje aguda y la integración estrecha con Google CloudQue es una flexibilidad limitada. Después de pasar al flujo de aire a MACH1ML 2.0, Ford informa de excelentes flujos de flujo de trabajo e integración suave a través de entornos locales, nubes e híbridos.
Desde las experiencias de la inteligencia artificial hasta la producción: cómo coordina la implementación de la implementación
Uno de los desafíos comunes de las instituciones es transferir la inteligencia artificial para demostrar el concepto de producción. Según la astronomía, las organizaciones que crean fundaciones sólidas para la coordinación de datos tienen más éxito en la ejecución de la inteligencia artificial.
«Dado que más instituciones ejecutan ML de flujo de trabajo y tuberías de inteligencia artificial en el tiempo real, requieren la automatización para desarrollar y formar la formación automatizada de la forma», explicó Salem. «El astrónomo presenta este día, y como Ukurm, es el único sistema que ve todo lo que sucede en la pila: cuando los datos se mueven, cuando se ejecutan las transformaciones, cuando los modelos están entrenados».
Más del 85 % de los usuarios del flujo de aire que se incluyeron en la encuesta esperan un aumento en la generación de flujos de aire ambulatorios o creados en el flujo de aire el próximo año, al tiempo que destaca cómo el formato de datos se activa cada vez más para las aplicaciones que enfrentan clientes en lugar de análisis internos.
Esta tendencia es clara a través de las industrias, desde automóviles hasta compañías de tecnología legal que construyen modelos de inteligencia artificial especializada para automatizar el trabajo profesional. Estas organizaciones se convierten en el mundo astronómico para enfrentar desafíos de sincronización complejos que surgen al expandir el alcance de los sistemas de inteligencia artificial de modelos primarios a entornos de producción que sirven a miles de usuarios.
Expansión de tecnología estratégica: Airflow 3.0 y asociaciones en la nube, astrónomo para el liderazgo del mercado
La compañía anunció recientemente su disponibilidad general Flujo de aire 3.0Que describe como «la versión más importante en la historia del flujo de aire». La actualización ofrece muchas capacidades de transformación diseñadas específicamente para las cargas de la inteligencia artificial, incluida la capacidad de operar tareas «en cualquier lugar, en cualquier momento, en cualquier idioma».
«Airflow 3.0 coloca la base para llevar a cabo tareas en cualquier máquina, en la nube o en la nube, que es causada por eventos a través del sistema ambiental de datos», explicó Perón. «También proporciona evidencia del concepto de determinar las tareas en los idiomas que exceden a Beton, lo que mejora en gran medida el intercambio de datos de la luz y facilita la deportación de los sistemas antiguos al flujo de aire».
El astrónomo también amplió sus asociaciones en la industria, ya que recientemente logró el nombramiento Google Cloud Marketplace. Esto permite que los clientes actuales de Google Cloud aceleren su compra Astro y usen su Google Cloud actual.
«Acabamos de hacer una gran asociación con IBM», dijo Berron a VentureBeat. «Nos pusieron en una billetera de datos más amplia. Creemos que hay una gran oportunidad para nosotros, no solo en América del Norte, sino también internacionalmente, para obtener mucho impulso con IBM también».
DataPs Unified: el siguiente desarrollo en la gestión de los datos de la Fundación
Salem cree que el astrónomo está en su posición para redefinir los procesos de datos de las instituciones y ir más allá de la sincronización con lo que la compañía «DataPs», un enfoque integral que integra la observación, la gestión de calidad y la gobernanza a una plataforma.
Salem dijo: «Hemos invertido en el astrónomo en 2019 una prueba simple: el flujo de aire se convertirá en el estándar para el formato de datos». «Hoy, se extiende a más de 80,000 empresas y lidera 30 millones al mes.
Para las instituciones que luchan por lograr un valor de sus inversiones a partir de la inteligencia artificial, el crecimiento del astrónomo indica un cambio decisivo en cómo construir y administrar la infraestructura de datos, una como la base inicial como base para toda la pila de datos.
Salem concluyó que «con IA aumenta los riesgos de la infraestructura de datos confiables y desarrollados, duplicamos nuestras inversiones». «Snight es solo un comienzo. El equipo en el astrónomo se está preparando para unificar todo el alimento básico de DataPs».
