MonkDB ist eine AI-Native Unified Execution Platform, die Daten, Intelligenz und Aktion in einem System vereint, damit Entscheidungen in Echtzeit fallen.
Drei Verschiebungen, die fragmentierte Stacks in eine kontinuierliche Operating-Ebene verwandeln.
Alle Daten in einer Engine. Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Dokument, Blob und Streaming, auf derselben Ebene.
Live-KI-Kontext, eingebaut in die Engine. Intelligenz läuft dort, wo die Daten leben, nicht nach einem Pipeline-Sprung.
Entscheidungen lösen Aktionen innerhalb des Systems aus. Keine externen Orchestratoren. Keine externen Verzögerungen.
Verankern Sie KI-Ökosysteme in kontinuierlichem Datenkontext, indem Sie Streams, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in einer sicheren Schicht verbinden.
Treiben Sie KI-Ökosysteme und Agenten mit nahtlosem Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten an, über ein einheitliches Query-Erlebnis.
Die bestehende Dateninfrastruktur ist übermäßig schwerfällig, träge und komplex, was sie für den Aufbau einer AI-Native souveränen Data Plane ungeeignet macht. MonkDB ist bereit.
MonkDB vereint Streams, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in einer sicheren Datenschicht, mit eingebauter Governance, Identität und Policy-Durchsetzung. Jede Agentenaktion wird autorisiert und auf Compliance geprüft, bevor sie ausgeführt wird.
MonkDB ist ein einheitliches System, in dem Daten in Echtzeit aufgenommen, verstanden und bearbeitet werden. Keine Pipelines, keine Verzögerungen, keine fragmentierten Tools.
MonkDB konsolidiert Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Dokument, Blob und Streaming auf einer einzigen Plattform. Es eliminiert Datenbewegung und ermöglicht Intelligenz und Ausführung direkt dort, wo die Daten leben, was Latenz und Komplexität reduziert.
-- One query, six workloads, one engineSELECT id, name, v.embedding <=> $query_vec AS similarity, match(d.body, $keywords) AS relevance, ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m, d.metadata->>'tier' AS tier, ts.value AS last_readingFROM events eJOIN vectors v ON v.event_id = e.idJOIN documents d ON d.event_id = e.idJOIN timeseries ts ON ts.event_id = e.idWHERE ts.ts > now() - INTERVAL '1 minute' AND v.embedding <=> $query_vec < 0.30ORDER BY similarity ASC LIMIT 25;→ 25 rows in 0.8 ms p99No federation. No glue code. No data movement.
Traditionelle Systeme trennen Daten, KI und Ausführung. MonkDB vereint sie in einem einzigen System und ermöglicht intelligente Echtzeit-Operationen ohne Fragmentierung.
Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Dokument, Blob, Volltext, Streaming SQL, Key-Value, Graph. Eine Engine. Eine Query-Sprache.
Embeddings, Vektorsuche, hybrides Retrieval und Live-Kontext, nativ in der Data Plane. Keine externe KI-Schicht zu verkabeln.
Entscheidungen lösen Workflows, Statusupdates und nachgelagerte Aktionen direkt in der Engine aus. Der Loop schließt sich hier.
Die meisten Daten-Stacks tragen fünf Systeme, die die Arbeit von einem verrichten, was Betriebskosten erhöht und Teams ausbremst. MonkDB kollabiert sie in eine einzige Binary: weniger bewegliche Teile, saubere SLOs, schnellere Iteration.
Daten kommen jetzt von Agenten, Workflows und Events in jedem Format, in jeder Frequenz. MonkDB nimmt sie auf, transformiert und stellt sie über eine einzige Query-Oberfläche bereit. Kein Pipeline-Klebstoff. Kein Schema-Drift.
Autonome Systeme erzeugen Daten schneller, als Batch sie aufnehmen kann. MonkDB verarbeitet Streams im Flug und liefert sie zusammen mit historischem Kontext. Entscheidungen fallen in Millisekunden, nicht Minuten.
KI-Workloads brauchen Infrastruktur, die sich selbst governt. MonkDB nimmt auf, verarbeitet und speichert in großem Maßstab, mit Identität, Policy und Lineage, eingebaut in jede Query, bevor sie ausgeführt wird.
MonkDB unterstützt SQL, Vektorsuche und Echtzeit-Analytik in einer Ausführungsschicht und eliminiert die Notwendigkeit mehrerer Systeme.
Neun Workloads in einer Binary. Fragen Sie sie mit Standard-SQL ab.
Vektorähnlichkeit, Volltextsuche, Zeitreihen und SQL-Filter in einem einzigen Statement.
Streaming- und Batch-Ingest, Submillisekunden-Schreibpfad, kein separater Broker erforderlich.
Vektorisierte Ausführung, native Code-Pfade und kompaktes Speicherlayout. Gebaut in C++.
Identität, Zugriff, Audit und Lineage, eingebaut in jede Query, bevor sie ausgeführt wird.
Cloud, On-Premises, Edge oder Air-Gapped. Dieselbe Binary, dieselbe Semantik.
Ersetzen Sie Datenbanken, Pipelines, Vektor-DBs und KI-Schichten durch eine einzige vereinheitlichte Plattform.
MonkDB reduziert den Infrastruktur-Overhead, vereinfacht die Architektur und beschleunigt die Time-to-Production. Weniger Systeme zu betreiben. Weniger Integrationen zu pflegen. Weniger bewegliche Teile in Produktion.
Die bestehende Dateninfrastruktur ist übermäßig schwerfällig, träge und komplex, was sie für den Aufbau einer AI-Native souveränen Data Plane ungeeignet macht.
MonkDB ist bereit.
Vier Fähigkeiten, die gemeinsam das Rückgrat einer AI-Native Data Plane bilden, betrieblich einfach, by Default governt und immer in Echtzeit-Kontext verankert.
Ermöglichen Sie KI-Systemen den Betrieb mit Always-On-Kontext, indem Sie sie mit Daten über Systeme, Umgebungen und Formate hinweg verbinden. MonkDB bringt Streams, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in einer einheitlichen und sicheren Datenschicht zusammen, für KI auf Unternehmensgröße.
Etablieren Sie Leitplanken über alle Agenten-Workflows hinweg mit integrierter Identität, Zugriffskontrolle und Policy-Durchsetzung. MonkDB stellt sicher, dass jede Agentenaktion autorisiert und konform ist, bevor sie ausgeführt wird.
Geben Sie KI-Systemen und Agenten die Fähigkeit, sowohl auf Echtzeit- als auch auf historische Daten über ein einheitliches Query-Erlebnis zuzugreifen. MonkDB lässt sie genau das holen, was sie brauchen, ob ein Live-Event oder Langzeit-Datenmuster.
Verfolgen Sie jede Interaktion und Datenbewegung mit vollständiger Transparenz. MonkDB bietet End-to-End-Observability, damit Sie Entscheidungen auditieren, Probleme beheben und Workflows mit vollem historischem Kontext wiedergeben können.
MonkDB integriert Ingest, Speicherung, Compute und Ausführung in ein verteiltes System.
Streams, Datenbanken, Anwendungen, Sensoren.
Vereinheitlichter Ingest, Speicherung und Abfrage.
Vektorsuche, hybrides Retrieval, Live-Kontext.
Entscheidungen, Trigger, Workflows in der Engine.
Apps, Agenten, Dashboards, nachgelagerte Systeme.
Ein reiner Datenbank-Stack klebt Vektor-Stores, Zeitreihen-Engines, Stream-Prozessoren und Document-Stores zusammen, nur um ein Feature auszuliefern. MonkDB ersetzt diesen Stack durch eine einzige Multi-Modell-Engine, das Fundament unserer AI-Native souveränen Data Plane und das Substrat für alles, was wir darauf bauen.
AI-Native Operating Intelligence System
Die Operating-Schicht, die Streaming-Daten in autonome Entscheidungen verwandelt. Agenten, Orchestrierung und Echtzeit-Reasoning laufen nativ auf der souveränen Data Plane.
Domänen- und funktionsspezifisch
Produktionsplattformen, abgestimmt auf Branche und Betriebsfunktion. SmartMine, SmartMobility, SmartFinance und ein wachsendes Portfolio, alle angetrieben von MonkDB und Monk AIO.
Einzelne Binary, kein operativer Overhead.
Ein Prozess. Eine Engine. Keine Sidecars, kein Orchestrator-Wildwuchs, kein Klebecode. Der Betrieb bleibt klein, während der Maßstab wächst.
Leistungsstarke C++-Engine mit minimalem Footprint.
Native Code-Pfade, vektorisierte Ausführung und kompaktes Speicherlayout. Entwickelt, um die schwersten Workloads auf der kleinsten Hardware zu laufen, die Sie ihr geben können.
Gebaut für jedes Protokoll, System und Datenformat.
Sprechen Sie SQL, streamen Sie Events, nehmen Sie Blobs auf, fragen Sie Vektoren ab, liefern Sie Dokumente. Alles aus derselben Ebene, ohne Pipeline-Klebstoff dazwischen.
Datensouveränität, Governance und vollständige Nachvollziehbarkeit, eingebaut.
Jede Aktion wird autorisiert, jede Query auditiert. Deployen Sie On-Prem, am Edge oder Air-Gapped, ohne jemals die Kontrolle über Ihre Daten abzugeben.
Jeder Workload kompiliert in denselben Plan. Joins passieren nativ, nicht über Systeme hinweg. Das Beispiel unten reiht nahe Benutzer nach semantischer Ähnlichkeit, gefiltert nach Live-Aktivität, in einer Query, mit interaktiver Latenz.
In C++ konstruiert. Vektorisierte Ausführung. Verteilt by Default. Produktionsoptimiert für die wichtigsten Workloads.
p99 über Vektor-, SQL- und Streaming-Workloads.
Knoten hinzufügen, linearen Durchsatz erhalten. Kein Koordinator-Engpass.
Petabyte-Cluster. Cloud, On-Prem, Edge, Air-Gapped.
Die AI-Native Sovereign Data Platform repräsentiert die Antwort von MonkDB auf die Ära von KI und Agency. Sie bietet eine regulierte Zugriffsschicht, die Datensysteme integriert, um sichere, kontextuelle und Echtzeit-KI zu ermöglichen.
Ein Side-by-Side der Fähigkeiten, die Unternehmensteams bewerten, wenn sie auf eine vereinheitlichte Data Plane konsolidieren. Quellen: Anbieterdokumentation, öffentliche Benchmarks und Kunden-Deployments.
Wo es läuft
Unterstützte CPU-Architekturen
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, G
Vektor und Keyword in einer Query
Transaktional und analytisch
Eingebaute Embeddings, Vektor-Indexierung, Agent-Kontext
Air-Gapped, On-Prem, Zero Egress
Geschäftsmodell
*Basierend auf öffentlich verfügbarer Anbieterdokumentation. Multi-Modell-Legende: V (Vektor), TS (Zeitreihen), GIS (Geodaten), FTS (Volltext), DOC (Dokument), SQL (Streaming SQL), BLOB (Blob), KV (Key-Value), G (Graph).
Sechs Bereiche, in denen vereinheitlichte Ausführung fragmentierte Stacks ersetzt. Klicken Sie auf eine Karte für die Tiefe.
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