연간 반복 매출 7배 성장 후 PuppyGraph, 시리즈 A에서 1,000만 달러 유치

2026년 11월 10일, 엔지니어링과 엔터프라이즈 시장 진출 활동을 확대하기 위해 Particle Future가 주도하고 defy.vc가 참여한 1,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다고 PuppyGraph는 발표했다. 이번 투자로 그래프 쿼리 엔진 개발사의 누적 투자 유치액은 1,500만 달러가 됐다.

이번 투자 유치는 PuppyGraph 1.0의 정식 출시 이후 이뤄졌다. PuppyGraph는 지난 1년간 연간 반복 매출이 7배 증가했으며, 고객사로 AMD, Palo Alto Networks, Coinbase, Trend Micro, Datadog, Sola Security 등이 있다고 밝혔다.

엔터프라이즈 데이터를 옮기지 않고 직접 조회

PuppyGraph는 이미 알고 있는 데이터셋에 대해 SQL을 생성하는 데 그치지 않고, 여러 부서에 걸친 비즈니스 질문을 조사하는 AI 에이전트를 겨냥한다. 에이전트는 고객, 제품, 부품, 공급업체 간의 관계를 따라가야 할 수 있다. 테이블이 늘어날수록 스키마 설명이 컨텍스트 창에서 차지하는 공간이 커지고, 가능한 조인 경로도 많아진다.

이 엔진은 지원되는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크에 그래프 연산을 직접 적용한다. Apache Iceberg, Databricks, Snowflake, PostgreSQL, Microsoft Fabric 같은 시스템에 데이터를 그대로 둠으로써 전용 그래프 데이터베이스나 별도의 그래프 사본, 관련 데이터 적재 파이프라인을 마련할 필요가 없다. 애플리케이션은 필터와 집계에 계속 SQL을 사용하면서, 관계를 중심으로 한 질문에는 그래프 쿼리를 선택할 수 있다.

온톨로지는 승인된 비즈니스 엔터티와 관계를 제공해 에이전트가 유효한 조사 경로를 따르도록 한다. PuppyGraph의 AI 지원 스키마 빌더는 기존 테이블을 바탕으로 해당 모델을 제안하지만, 데이터 팀이 비즈니스 의미를 검토하고 승인한다. 호환되는 AI 도구는 MCP를 통해 연결할 수 있으며, 사용자는 PuppyGraph에 내장된 에이전트도 이용할 수 있다.

이 엔진은 온톨로지에 없는 엔터티나 관계를 참조하는 요청을 거부하고, 쿼리를 수정할 수 있도록 구조화된 피드백을 제공한다. 이는 에이전트가 존재하지 않는 연결을 만들어 내고 그 결과를 증거로 취급해 발생하는 오류를 드러나지 않게 하는 문제를 해결한다. 다만 PuppyGraph는 검증을 거쳤다고 해서 결론의 정확성이 보장되는 것은 아니라고 경고한다. 에이전트가 여전히 타당하지 않은 가설을 좇거나 불완전한 분석을 수행할 수 있기 때문이다.

성능 및 거버넌스 제어

PuppyGraph는 자사 엔진이 지원되는 워크로드에서 1초 미만의 그래프 쿼리를 지원하고, 에이전트가 3,000개의 엔터프라이즈 테이블을 하나의 그래프로 조회할 수 있다고 밝혔다. 별도로 진행한 회사 내부 벤치마크에서는 4대의 머신으로 구성된 클러스터가 수십억 개의 엣지를 가로지르는 10홉 쿼리를 2.26초 만에 완료했다. 성능은 워크로드에 따라 달라진다.

속도는 조사 과정의 진행 방식에 영향을 준다. 에이전트는 여러 가설을 시험하며, 다음 분석 단계가 이전 결과에 의존하는 경우 쿼리가 느리면 다음 단계로 넘어가지 못할 수 있다. 따라서 이 벤치마크는 원시 쿼리 처리량을 측정하는 데 그치지 않고, 심층적인 관계 검색을 대화형으로 수행할 수 있는지를 보여 준다.

PuppyGraph 1.0은 그래프 탐색의 중간 단계까지 포함해 설정된 행 수준 권한을 적용한다. 역할 기반 제어와 사용자 가장 기능은 액세스 권한을 사용자 신원에 연결한다. 싱글 사인온을 지원하며, 관리 감사 로그에는 관리 활동이 기록된다. 자격 증명 발급 기능은 사용자가 장기간 유효한 자격 증명을 공개하거나 직접 관리하지 않아도 Snowflake와 Databricks 같은 플랫폼에서 신원 정보가 반영된 단기 자격 증명을 발급받게 한다.

도입 사례와 확장 우선순위

Sola Security의 CTO Leon Goldberg는 “우리는 하루에 수천 개의 테이블과 수십억 개의 엣지에 걸쳐 AI 에이전트를 운영합니다”라고 말했다. Palo Alto Networks의 엔지니어링 디렉터 Ran Xia는 기존 데이터 플랫폼에서 데이터를 옮기거나 행을 복제하지 않고 다중 홉 탐색을 수행해 관련 ETL 파이프라인의 유지 관리가 필요 없어졌다고 말했다. Coinbase의 수석 소프트웨어 엔지니어 Xinyu Liu는 Coinbase가 Snowflake와 Databricks에서 관리하는 테이블에 직접 연결하고, 자연어로 관계를 조회할 때 MCP를 사용한다고 말했다.

AMD는 IT 워크로드에서 시작해 정보 보안 및 디지털 마케팅 데이터로 영역을 넓히고 있다고 PuppyGraph는 밝혔다. 이러한 확장은 회사의 더 큰 그림을 보여 준다. 관계 지도가 더 많은 부서를 연결하면 에이전트는 이전에는 조직의 경계를 넘지 못해 답을 찾을 수 없었던 질문도 조사할 수 있다.

회사는 새로 조달한 자금을 그래프 모델 설정 작업을 줄이고, 엔터프라이즈 규모에서도 관계 쿼리를 실용적으로 활용할 수 있게 하며, 고객이 에이전트를 실제 운영 환경에 배포하도록 지원하는 데 사용할 계획이다. 핵심 과제는 관계 조사의 범위를 넓히면서도 어떤 관계가 유효한지, 각 사용자가 어떤 데이터를 볼 수 있는지를 결정하는 사람이 승인한 온톨로지와 권한 제어를 약화하지 않는 것이다.