PuppyGraph obține o finanțare de 10 milioane de dolari în Seria A, după ce veniturile recurente anuale au crescut de șapte ori

PuppyGraph a anunțat pe 10 noiembrie 2026 că a atras 10 milioane de dolari într-o rundă de finanțare Seria A condusă de Particle Future, la care au participat și defy.vc, pentru a-și extinde activitatea de inginerie și eforturile de comercializare adresate companiilor. Finanțarea ridică totalul fondurilor atrase de dezvoltatorul motorului de interogare a grafurilor la 15 milioane de dolari.

Runda vine după disponibilitatea generală a PuppyGraph 1.0. PuppyGraph a raportat că veniturile recurente anuale au crescut de șapte ori în ultimul an, printre clienți numărându-se AMD, Palo Alto Networks, Coinbase, Trend Micro, Datadog și Sola Security.

Interogarea datelor companiilor direct la sursă

PuppyGraph se adresează agenților IA care investighează întrebări de business în mai multe departamente, nu doar generează interogări SQL pentru un set de date cunoscut. Este posibil ca un agent să trebuiască să urmărească relațiile dintre clienți, produse, componente și furnizori; pe măsură ce se înmulțesc tabelele, descrierile schemelor ocupă tot mai mult din fereastra de context, iar numărul posibilelor căi de îmbinare crește.

Motorul aplică operații de calcul pe grafuri direct bazelor de date, depozitelor de date și lacurilor de date compatibile. Înregistrările rămân în sisteme precum Apache Iceberg, Databricks, Snowflake, PostgreSQL și Microsoft Fabric, fără a fi nevoie de o bază de date dedicată grafurilor, de o copie separată a grafului sau de conductele de încărcare aferente. Aplicațiile pot folosi în continuare SQL pentru filtre și agregări, alegând în același timp interogări pe grafuri pentru întrebări axate pe relații.

O ontologie definește entitățile și relațiile de business aprobate, oferindu-le agenților căi valide de investigare. Instrumentul PuppyGraph de creare a schemelor, asistat de IA, propune acest model pornind de la tabelele existente, însă echipele de date îi revizuiesc și îi aprobă semnificația în contextul afacerii. Instrumentele IA compatibile se conectează prin MCP, iar utilizatorii pot lucra și prin intermediul agentului încorporat în PuppyGraph.

Motorul respinge referințele la entități sau relații care nu sunt incluse în ontologie și oferă feedback structurat pentru corectarea interogării. Astfel sunt prevenite erorile nedetectate care apar când un agent inventează o conexiune și tratează rezultatul drept dovadă. PuppyGraph avertizează că validarea nu garantează o concluzie corectă, deoarece agentul poate în continuare să urmeze o ipoteză nepotrivită sau să efectueze o analiză incompletă.

Performanță și controale de guvernanță

PuppyGraph a raportat că motorul său acceptă interogări pe grafuri în mai puțin de o secundă pentru sarcinile de lucru compatibile și permite agenților să interogheze 3.000 de tabele ale companiei ca pe un singur graf. Într-un test comparativ separat, realizat de companie, un cluster cu patru mașini a finalizat în 2,26 secunde o interogare cu 10 salturi pe un graf cu miliarde de muchii; performanța depinde de sarcina de lucru.

Viteza influențează desfășurarea investigațiilor: agenții testează mai multe ipoteze, iar o interogare lentă poate bloca următorul pas al analizei atunci când acesta depinde de rezultatul precedent. Prin urmare, testul comparativ arată dacă explorările aprofundate ale relațiilor pot rămâne interactive, nu doar măsoară debitul brut al interogărilor.

PuppyGraph 1.0 aplică, de asemenea, permisiunile configurate la nivel de rând pe întregul parcurs al traversărilor grafului, inclusiv în pașii intermediari. Controalele bazate pe roluri și impersonarea utilizatorilor asociază accesul cu identitatea acestora. Este acceptată autentificarea unică, iar jurnalele de audit administrative înregistrează activitățile de gestionare. Furnizarea automată a acreditărilor obține acreditări cu durată scurtă de valabilitate, adaptate identității, pentru platforme precum Snowflake și Databricks, fără a le cere utilizatorilor să divulge sau să gestioneze acreditări cu valabilitate îndelungată.

Implementări și priorități de extindere

Leon Goldberg, director tehnic al Sola Security, a declarat: „Rulăm zilnic agenți IA pe mii de tabele și miliarde de muchii.” Ran Xia, director de inginerie la Palo Alto Networks, a spus că firma efectuează traversări cu mai multe salturi pe platforma sa de date existentă, fără să mute sau să dubleze rânduri, eliminând astfel întreținerea conductelor ETL aferente. Xinyu Liu, inginer software senior la Coinbase, a spus că Coinbase se conectează direct la tabelele gestionate în Snowflake și Databricks și folosește MCP pentru interogări în limbaj natural despre relații.

AMD a început cu sarcini de lucru IT și își extinde utilizarea către date din domeniul securității informațiilor și al marketingului digital, a relatat PuppyGraph. Această extindere ilustrează modelul mai amplu al companiei: pe măsură ce harta relațiilor conectează tot mai multe departamente, agenții pot investiga întrebări care înainte nu puteau fi abordate dincolo de granițele organizaționale.

Compania intenționează să folosească noul capital pentru a reduce efortul necesar configurării modelelor de grafuri, a face practice interogările relațiilor la scară de companie și a ajuta clienții să treacă agenții în producție. Provocarea principală este extinderea acestor investigații fără a slăbi controalele privind ontologia aprobată de oameni și permisiunile, care stabilesc ce relații sunt valide și ce date poate vedea fiecare utilizator.