MonkDB
Die Datenfläche der AI-Native

IhrKI-NativerSouveränesDatensystem

Bereitstellen Sie Ihren Dienstleistungen und Agenten einen umfassenden Kontext, der aus allen Ihren Daten abgeleitet wird, und stellen Sie sicher, dass keine Kompromisse bei der Kontrolle, Skalierbarkeit oder Leistung bestehen.

VectorTime-SeriesGeospatialFull-Text SearchDocument / JSONStreaming SQLBlob StorageKey-ValueGraphIn-Memory LayerMulti-Modal AI
Positioning

From Data Systems to Execution Systems

Three shifts that turn fragmented stacks into one continuous operating plane.

01

Unify

All data in one engine. Vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming.

9 workloads, 1 engine
02

Understand

Live AI context built into the engine. Intelligence runs where the data lives.

Vector + hybrid retrieval
03

Act

Decisions trigger actions inside the system. No external orchestrators.

In-engine triggers
Leistung
LIVE
0.0M/sec
Schrift aufrecht
Streaming-Integration, einzelner Cluster
<0ms
P99 Abfrage Latenz
Vektor und SQL in einer Ebene
0
Arbeitslast, ein Motor
Vektor, Zeitreihen, georphetisches, Volltext, Dokument, SQL, Blob, Schlüsselwert, Grafik
0.00%
Aufzeit-SLA
Einsatz von Luftlüften inbegriffen
KI-LösungKI-Dienste

Halten Sie KI-Ökosysteme in einem kontinuierlichen Datenkontext verankert und verbinden Sie Ströme, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in eine sichere Schicht.

Wir wollen die Zukunft der Dateninfrastruktur gemeinsam aufbauen.

KI-Ökosysteme und Agenten mit nahtlosem Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten durch ein einziges, einheitliches Abfragenerlebnis unterstützen.

UserUser
20K+ Live-Nutzer

MonkDB ist KI bereit

  • Einfach: Ein binärer, Null Operationen
  • Effizient: Hochleistungs-C++-Motor
  • Interoperabel: jedes Protokoll und jedes Format
  • Sicherheit: Souveränität, Governance, Rückverfolgbarkeit
02 / Über

Ihr vollständigerDatensouveränität, für die Ära der KI-Native entwickelt

0k
KI-Native Lösungen
An Kunden geliefert

Die bestehende Dateninfrastruktur ist übermäßig schwerwiegend, langsam und komplex, so dass sie für den Aufbau eines KI-nativen souveränen Datenplanes ungeeignet ist.

MonkDB vereint Ströme, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in einer einzigen sicheren Datenschicht mit integrierter Governance, Identität und Durchsetzung von Richtlinien. Jede Agenturaktion ist genehmigt und konform, bevor sie ausgeführt wird.

Regulierter ZugangEchtzeit-StreamingVollständige RückverfolgbarkeitAgent-Ready
Platform

The AI-Native Unified Execution Engine

MonkDB is a unified system where data is ingested, understood, and acted upon in real time. No pipelines, no delays, no fragmented tools.

  • Vector
  • Time-Series
  • Geospatial
  • Document
  • Blob
  • Streaming SQL
  • Full-Text
  • Key-Value
  • Graph

MonkDB consolidates vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming data into a single platform.

TouchedVectorTime-SeriesGeospatialSQL
monkdb shell · productionLive
-- One query, four workloads, one engine
SELECT id, name,
v.embedding <=> $query_vec AS similarity,
ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m,
ts.value AS last_reading
FROM events e
JOIN vectors v ON v.event_id = e.id
JOIN timeseries ts ON ts.event_id = e.id
WHERE ts.ts > now() - INTERVAL '1 minute'
AND v.embedding <=> $query_vec < 0.30
ORDER BY similarity ASC LIMIT 25;
25 rows in 0.8 ms p99

No federation. No glue code. No data movement.

Difference

Most platforms stop at insight.MonkDB executes.

Traditional systems separate data, AI, and execution. MonkDB unifies them into a single system.

01Unified by Design
ONE9 WORKLOADS1 ENGINE

All data types in one system

Vector, time-series, geospatial, document, blob, full-text, streaming SQL, key-value, graph. One engine. One query language.

02AI-Native Core

Intelligence built into the engine

Embeddings, vector search, hybrid retrieval, and live context, native to the data plane.

03Execution Built-In
DECIDEACTIN-ENGINE LOOP

Instant action, not insight reports

Decisions trigger workflows, state updates, and downstream actions directly inside the engine.

03 / Merkmale

Warum sich Teams entscheiden?MonkDB

Die Architektur soll einfach im Maßstab sein

Die meisten Datenstacks tragen fünf Systeme, die die Arbeit eines eins leisten, die Betriebskosten erhöhen und Teams verlangsamen.

Moderne Datenstrategie für eine KI-Agentenwelt

Daten kommen jetzt aus Agenten, Workflows und Ereignissen in jedem Format, in jeder Kadenz. MonkDB nimmt sie auf, transformiert und serviert sie über eine einzige Abfrageoberfläche. Keine Pipeline-Kleim. Keine Schema-Drift.

Echtzeitsysteme über statische Infrastruktur

Autonome Systeme erzeugen Daten schneller als die Batch absorbieren kann. MonkDB verarbeitet Flughäfen und bedient sie im historischen Kontext.

Selbstverwaltungsinfrastruktur für KI-Arbeitsbelastungen

KI-Arbeitslasten benötigen eine Infrastruktur, die sich selbst regelt. MonkDB nimmt, verarbeitet und speichert in großem Maßstab, wobei Identität, Politik und Linie in jede Abfrage eingebunden sind, bevor sie ausgeführt wird.

Capabilities

Six engines, one system

MonkDB supports SQL, vector search, and real-time analytics in one execution layer.

9 workloads

Multi-model engine

Nine workloads in one binary. Query across them with standard SQL.

VectorTime-SeriesGeospatialDocument
1 dialect

Hybrid query engine

Vector similarity, full-text search, time-series, and SQL filters in a single statement.

ANNBM25Spatial joinWindow fns
<1 ms write

Real-time ingestion

Streaming and batch ingestion, sub-millisecond write path, no separate broker required.

KafkaCDCS3 batchPulsar
C++ engine

High performance

Vectorized execution, native code paths, and a compact memory layout. Built in C++.

SIMDVectorizedARM + x86Zero-copy
SOC2 / ISO27001

Enterprise security

Identity, access, audit, and lineage built into every query before it executes.

RBACABACAudit logAES-256
ARM + x86_64

Flexible deployment

Cloud, on-premises, edge, or air-gapped. The same binary, the same semantics.

CloudOn-premEdgeAir-gapped
Stack

Replace complexity with one system

Replace databases, pipelines, vector DBs, and AI layers with a single unified platform.

MonkDB reduces infrastructure overhead, simplifies architecture, and accelerates time to production.

Workload
Traditional Stack
MonkDB
Operational data
PostgreSQL, MySQL
Native
Vector search
Pinecone, Weaviate
Native
Time-series
InfluxDB, TimescaleDB
Native
Streaming SQL
Kafka + Flink
Native
Search and full-text
Elasticsearch, OpenSearch
Native
Geospatial
PostGIS, custom
Native
AI inference
vLLM, Triton, custom
Native
7 workloads
7+ vendors · 7+ ops surfaces
1 binary · 1 vendor
04 / Souveränität

Ihre vollständige Datensouveränität.
Sicher und intakt für eine KI-Erste Welt.

Die bestehende Dateninfrastruktur ist übermäßig umständlich, langsam und komplex, was sie für den Aufbau einer KI-nativen, souveränen Datenfläche ungeeignet macht.

MonkDB ist bereit.

  • Air-Gapped Ready
  • SOC 2 Type II
  • ISO 27001
  • GDPR
  • HIPAA
05 / Architektur

Eine KI-native, souveräne Datenfläche,
von Strömen zur Regierungsführung.

Vier Fähigkeiten, die zusammen das Rückgrat einer KI-nativen Datenfläche bilden, die operationell einfach, standardmäßig und immer in Echtzeit-Kontext gestaltet werden sollen.

Diagramm, Architektur
LIVE

Apps

IoT & Edge

Streams

PG Wire

MonkDB

Vector

Streaming SQL

Timeseries

Document/JSON

Geospatial

Full Text Search

Key-Value

Graph

In-Memory

Blob Store

Analytics

Search

AI Apps

& more

Flow

Data Sources to Action,
in one engine

MonkDB integrates ingestion, storage, compute, and execution into one distributed system.

Data Sources

Streams, databases, applications, sensors.

  • Kafka
  • S3
  • Postgres
  • OPC UA

MonkDB

Unified ingestion, storage, and query.

  • Multi-model
  • Vector
  • SQL

Intelligence

Vector search, hybrid retrieval, live context.

  • Embeddings
  • ANN
  • Hybrid

Execution

Decisions, triggers, workflows in-engine.

  • Triggers
  • Workflows
  • Webhooks

Applications

Apps, agents, dashboards, downstream systems.

  • Apps
  • Agents
  • BI
06 / Motor

MonkDB ist über eine Datenbank hinaus.

Ein Datenbank-einziger Stapel verbindet Vektor-Speicher, Zeitreihen-Engine, Stream-Prozessoren und Dokumenten-Speicher nur um eine Funktion zu liefern. MonkDB ersetzt diesen Stapel durch einen einzigen Multi-Modell-Engine, die Grundlage unserer KI-nativen souveränen Datenfläche und das Substrat für alles, was wir darüber bauen.

01 / Betriebslag

Monk AIO

KI-Native Betriebsinteresse

Die Betriebs-Schicht, die Daten in autonome Entscheidungen verwandelt. Agenten, Orchestrierung und Echtzeit-Rasoning laufen auf der souveränen Datenebene.

  • Autonomous
  • Real-time
  • Sovereign
02 / Portfolio der Plattform

SmartX Platforms

Domänen- und Funktionsspezifische

Die Produktionsplattformen sind auf die Industrie und die Betriebsfunktion ausgerichtet. SmartMine, SmartMobility, SmartFinance und ein wachsendes Portfolio, das alle von MonkDB und Monk AIO angetrieben wird.

  • SmartMine
  • SmartMobility
  • SmartFinance
  • + more
MonkDB ist KI bereit
  • 01
    Einfache

    Ein binärer Betriebsbetrag, keine Betriebskosten.

    Ein Prozess, ein Motor, keine Nebenwagen, keine Orchestratoren, kein Klebcode, die Operationen bleiben klein, wenn die Skala wächst.

  • 02
    Wirksam

    Hochleistungs-C++-Motor mit minimalem Fußabdruck.

    Native Code-Paths, vektorisierte Ausführung und kompaktes Speicherlayout.

  • 03
    Interoperabel

    Er ist für jedes Protokoll, jedes System und jedes Datensystem erstellt.

    Sprechen Sie SQL, streamen Sie Ereignisse, Eingest Blobs, Abfrage Vektoren, servieren Dokumente.

  • 04
    - Ohne Gefahr.

    Datensouveränität, Governance und vollständige Rückverfolgbarkeit.

    Jede Aktion ist autorisiert, jede Abfrage wird geprüft.

Nachweis, 4 Modalitäten

Vektorsuche, georphetische, zeitliche Reihenfolge und SQL in einer einzigen Erklärung.

Alle Arbeitsbelastungen werden in den gleichen Plan zusammengestellt. Verbindungen finden nativerweise statt, nicht über Systeme hinweg. Das folgende Beispiel bewertet die nahe gelegenen Benutzer nach semantischer Ähnlichkeit, gefiltert durch Live-Aktivität, in einer Abfrage, bei interaktiver Latenz.

monkdb · psqlSQL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
VectorGeospatialTime-SeriesSQL
Performance

Built for the workloads that don't tolerate delay

Engineered in C++. Vectorized execution. Distributed by default. Production-tuned across the workloads that matter most.

0.0 ms
Sub-millisecond latency

p99 across vector, SQL, and streaming workloads.

p50p90p99
Linear concurrency

Add nodes, get linear throughput. No coordinator bottleneck.

10×
0 PB+
Scalable architecture

Petabyte clusters. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.

12-NODE CLUSTER
07 / Mission

KI hat jeden Aspekt der Unternehmensdaten verändert. Deshalb haben wir die Plattform aufgebaut, auf der sie arbeiten.

Die AI Native Sovereign Data Platform stellt die Antwort von MonkDB auf die Ära der KI und Agentur dar.

07 / Vergleich

Wie MonkDB vergleicht,
Einer Art nach anderen.

Eine Seite an Seite der Fähigkeiten, die Unternehmensteams bei der Konsolidierung in eine einheitliche Datenebene bewerten.

Ausrüstung

Wo es läuft

MonkDB
Cloud, On-Prem, Edge

Verarbeitungssystem

Unterstützte CPU-Architekturen

MonkDB
ARM, x86_64

Mehrmodell

V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G

MonkDB
9 / 9

Hybrid-Suche

Vektor und Schlüsselwort in einer Abfrage

MonkDB

HTAP

Transaktions- und Analyseverfahren

MonkDB

Inhaber von KI

Eingebettete Einbettungen, Vektorindexation, Agentenkontext

MonkDB

Souveränität

Luft- und Raumverbindung, vor Ort, Null-Ausgang

MonkDB

Lizenzvergabe

Handelsmodell

MonkDB
Flexible EULAs
UnterstütztTeilNicht unterstützt

*Auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Anbieterdokumentation: Multi-Modell-Legende: V (Vektor), TS (Timeseries), GIS (Geospatial), FTS (Full-Text), DOC (Dokument), SQL (Streaming SQL), BLOB (Blob), KV (Key-Value), G (Graph).

Rückkehr auf die InvestitionmitMonkDB

70%Kostenverringerung
Schnelleren Anfragen
1Einheitliche Plattform

Schlüssel-Differenzierungsfaktoren

  • Mehrere spezialisierte Datenbanken
  • Komplexe, zerbrechliche Datenleitungen
  • Statische Infrastruktur, keine Echtzeit
  • Erhöhte DevOps-Überkosten
  • Fragmentierte KI und Governance

Nach MonkDB

  • Einfach: Ein binärer, Null Operationen
  • Effizient: Hochleistungs-C++-Motor
  • Interoperabel: jedes Protokoll und jedes Format
  • Sicher: Inbauteile der Souveränität und Rückverfolgbarkeit
  • KI-bereit: Kontext-Schicht für Agent-Grad

Bereit zum Start?

Schauen Sie sich an, wie MonkDB Ihre Dateninfrastruktur vereinheitlichen kann, ohne Kompromisse in Bezug auf Souveränität, Leistung oder Skala.

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