Financiamento de US$ 93 milhões da Astronomer destaca a importância da orquestração em IA

A Astronomer, empresa por trás da plataforma de orquestração em infraestrutura AI de dados Astro, impulsionada pelo Apache Airflow, garantiu US$ 93 milhões em financiamento da Série D. Isso ocorre à medida que as empresas buscam operacionalizar cada vez mais as iniciativas de IA por meio de um melhor gerenciamento de seus data pipelines. O mercado está aquecido e a Astronomer está pronta para expandir seus negócios.

O aporte foi liderado pela Bain Capital Ventures, com participação da Salesforce Ventures e investidores existentes, incluindo Insight, Meritech e Venrock. A Bosch Ventures também busca participar da rodada, refletindo o interesse industrial na tecnologia. A empresa pretende usar o financiamento para acelerar os esforços em pesquisa e desenvolvimento e expandir sua presença global, especialmente na Europa, Austrália e Nova Zelândia.

A ascensão da orquestração de dados na era da IA

O financiamento visa o que os analistas do setor identificaram como a “lacuna de implementação de IA” — os significativos obstáculos técnicos e organizacionais que impedem as empresas de implementar a IA em escala. A orquestração de dados, o processo de automatizar e coordenar fluxos de trabalho de dados complexos em sistemas distintos, tornou-se um componente essencial das implementações de IA bem-sucedidas.

Enrique Salem, sócio da Bain Capital Ventures, explicou os desafios críticos que as empresas enfrentam atualmente: “Toda empresa opera um ecossistema de dados extenso e fragmentado — usando uma combinação de ferramentas, equipes e fluxos de trabalho que lutam para fornecer insights confiáveis, criando gargalos operacionais e limitando a agilidade. No centro dessa complexidade está a orquestração — a camada que coordena todas essas peças móveis.”

Salem observou que, apesar de sua importância, “o cenário de orquestração atual é onde a infraestrutura de nuvem estava há 15 anos: de missão crítica, mas fragmentada, frágil e, muitas vezes, construída internamente com escalabilidade limitada. Os engenheiros de dados gastam mais tempo mantendo os pipelines do que impulsionando a inovação. Sem uma orquestração robusta, os dados não são confiáveis, a agilidade é perdida e as empresas ficam para trás.” Há quem diga que a crescente importância da segurança digital é fundamental nesse processo.

A plataforma da empresa, Astro, é construída no Apache Airflow, uma estrutura de código aberto que tem experimentado um crescimento explosivo. De acordo com o relatório State of Airflow 2025 da empresa, que entrevistou mais de 5.000 profissionais de dados, o Airflow foi baixado mais de 324 milhões de vezes apenas em 2024 — mais do que todos os anos anteriores combinados.

“O Airflow se estabeleceu como o padrão comprovado para a orquestração em infraestrutura AI de data pipeline”, explicou o CMO da Astronomer, Mark Wheeler. “Quando observamos o cenário competitivo na camada de orquestração, o Airflow emergiu claramente como a solução padrão para mover dados modernos de forma eficiente da origem ao destino.”

Da infraestrutura invisível à espinha dorsal da IA empresarial

O crescimento da Astronomer reflete uma mudança transformadora em como as empresas veem a orquestração de dados — de infraestrutura de backend oculta a tecnologia de missão crítica que permite iniciativas de IA e agrega valor aos negócios.

“A crença da BCV na Astronomer remonta a muito tempo. Investimos na rodada seed da empresa em 2019 e apoiamos a empresa ao longo dos anos, culminando agora na liderança de sua Série D”, disse Salem. “Além do crescimento impressionante, a orquestração de dados da Astronomer tornou-se ainda mais importante na era da IA, que requer orquestração escalável e automação de implantação de modelos em meio a um mar crescente de ferramentas de dados que não se comunicam entre si.”

De acordo com os dados internos da empresa, 69% dos clientes que usam sua plataforma há dois anos ou mais estão usando o Airflow para aplicações de IA e aprendizado de máquina. Essa taxa de adoção é significativamente maior do que a comunidade Airflow mais ampla, sugerindo que o serviço gerenciado da Astronomer acelera as implementações de IA empresarial.

A empresa registrou um crescimento ano a ano de 150% em sua receita recorrente anual e possui uma taxa de retenção de receita líquida de 130%, indicando forte expansão do cliente.

“Embora os analistas de mercado possam estar procurando um vencedor claro na batalha das plataformas de dados em nuvem, as empresas escolheram claramente uma estratégia de múltiplas soluções — assim como determinaram anteriormente que a multinuvem superaria em muito a padronização em qualquer provedor de nuvem”, explicou Wheeler. “As principais empresas se recusam a se prender a um único fornecedor, optando por abordagens de multinuvem e diversas plataformas de dados para se manterem ágeis e aproveitarem as últimas inovações.”

Por dentro da operação massiva de IA da Ford

Grandes empresas já estão utilizando a plataforma da Astronomer para casos de uso de IA sofisticados que seriam difíceis de implementar sem uma orquestração robusta.

Na Ford Motor Company, a plataforma da Astronomer alimenta os Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) da empresa e sua plataforma de operações de aprendizado de máquina Mach1ML de vários milhões de dólares.

A gigante automotiva processa mais de um petabyte de dados semanalmente e executa mais de 300 fluxos de trabalho paralelos, equilibrando tarefas intensivas em CPU e GPU para desenvolvimento de modelos de IA em uma plataforma de nuvem híbrida pública/privada. Esses fluxos de trabalho alimentam tudo, desde sistemas de direção autônoma até a plataforma especializada FordLLM da Ford para grandes modelos de linguagem.

A Ford inicialmente construiu sua plataforma MLOps usando o Kubeflow para orquestração, mas encontrou desafios significativos, incluindo uma curva de aprendizado acentuada e integração rígida com o Google Cloud, o que limitou a flexibilidade. Após a transição para o Airflow para o Mach1ML 2.0, a Ford relata fluxos de trabalho drasticamente simplificados e integração perfeita em ambientes locais, em nuvem e híbridos.

Da experimentação de IA à produção

Um desafio comum para as empresas é mover a IA da prova de conceito para a produção. De acordo com a pesquisa da Astronomer, as organizações que estabelecem bases sólidas de orquestração de dados são mais bem-sucedidas na operacionalização da IA.

“À medida que mais empresas estão executando fluxos de trabalho de ML e data pipelines de IA em tempo real, elas exigem orquestração escalável e automação de implantação de modelos”, explicou Salem. “A Astronomer oferece isso hoje e, como orquestrador, é o único sistema que vê tudo o que está acontecendo em toda a stack — quando os dados se movem, quando as transformações são executadas, quando os modelos são treinados.”

Mais de 85% dos usuários do Airflow pesquisados esperam um aumento nas soluções voltadas para o exterior ou que geram receita construídas no Airflow no próximo ano, destacando como a orquestração de dados está alimentando cada vez mais aplicações voltadas para o cliente, em vez de apenas análises internas.

Essa tendência é evidente em todos os setores, desde o automotivo até as empresas de tecnologia jurídica que estão construindo modelos de IA especializados para automatizar fluxos de trabalho profissionais. Essas organizações estão recorrendo à Astronomer para lidar com os complexos desafios de orquestração que surgem ao dimensionar os sistemas de IA de protótipos para ambientes de produção que atendem a milhares de usuários. Há empresas que estão buscando soluções para inconsistências da IA em negócios.

Expansão tecnológica estratégica

A empresa anunciou recentemente a disponibilidade geral do Airflow 3.0, que descreve como “o lançamento mais significativo na história do Airflow”. A atualização introduz vários recursos transformadores projetados especificamente para cargas de trabalho de IA, incluindo a capacidade de executar tarefas “em qualquer lugar, a qualquer hora, em qualquer idioma”.

“O Airflow 3.0 estabelece as bases para executar tarefas em qualquer máquina, local ou na nuvem, acionadas por eventos em todo o ecossistema de dados”, explicou Byron. “Ele também introduz uma prova de conceito para definir tarefas em idiomas além do Python, melhorando muito a agilidade da equipe de dados e facilitando a migração de sistemas legados para o Airflow.”

A Astronomer também expandiu suas parcerias do setor, alcançando recentemente a designação Google Cloud Ready – BigQuery, tornando sua plataforma disponível para compra diretamente no Google Cloud Marketplace. Isso permite que os clientes existentes do Google Cloud agilizem sua compra do Astro e usem seus créditos de compromisso do Google Cloud existentes.

“Acabamos de assinar uma parceria incrível com a IBM”, disse Byron ao VentureBeat. “Eles estão nos colocando em seu portfólio mais amplo de produtos de dados. E achamos que há uma oportunidade incrível para nós, não apenas na América do Norte, mas internacionalmente, de ganhar muito impulso com a IBM também.”

DataOps unificado

Salem acredita que a Astronomer está posicionada para redefinir as operações de dados corporativas, indo além da orquestração para o que a empresa chama de “DataOps unificado” — uma abordagem abrangente que integra observabilidade, gerenciamento de qualidade e governança em uma única plataforma.

“Investimos na Astronomer em 2019 com uma aposta simples: o Airflow se tornaria o padrão para orquestração de dados”, disse Salem. “Hoje, ele é executado em mais de 80.000 empresas e impulsiona 30 milhões de downloads por mês. Apoiamos a Astronomer porque eles não estão apenas surfando nessa onda; eles estão construindo o plano de controle empresarial em cima dela.”

Para as empresas que lutam para obter valor de seus investimentos em IA, o crescimento da Astronomer sinaliza uma mudança crucial em como a infraestrutura de dados é construída e gerenciada — uma onde a orquestração serve como base para toda a stack de dados.

“À medida que a IA aumenta as apostas para uma infraestrutura de dados confiável e escalável, estamos dobrando nosso investimento”, concluiu Salem. “A orquestração é apenas o começo. A equipe da Astronomer está preparada para unificar toda a stack DataOps.”

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.

Via VentureBeat