MonkDB
AI-Native Unified Execution Platform

WoDatenzuAktionwerden

MonkDB ist eine AI-Native Unified Execution Platform, die Daten, Intelligenz und Aktion in einem System vereint, damit Entscheidungen in Echtzeit fallen.

VectorTime-SeriesGeospatialFull-Text SearchDocument / JSONStreaming SQLBlob StorageGraphMulti-Modal AI
Positionierung

Von Datensystemen zu Ausführungssystemen to Execution Systems

Drei Verschiebungen, die fragmentierte Stacks in eine kontinuierliche Operating-Ebene verwandeln.

01

Vereinheitlichen

Alle Daten in einer Engine. Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Dokument, Blob und Streaming, auf derselben Ebene.

9 Workloads, 1 Engine
02

Verstehen

Live-KI-Kontext, eingebaut in die Engine. Intelligenz läuft dort, wo die Daten leben, nicht nach einem Pipeline-Sprung.

Vektor + hybrides Retrieval
03

Handeln

Entscheidungen lösen Aktionen innerhalb des Systems aus. Keine externen Orchestratoren. Keine externen Verzögerungen.

In-Engine-Trigger
Leistung
LIVE
0.0M/sec
Anhaltende Schreibvorgänge
Streaming-Ingest, einzelner Cluster
<0ms
p99 Query-Latenz
Vektor und SQL in einer Ebene
0
Workloads, eine Engine
Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Volltext, Dokument, SQL, Blob, Key-Value, Graph
0.00%
Verfügbarkeits-SLA
Air-Gapped-Deployments inbegriffen
KI-LösungKI-Services

Verankern Sie KI-Ökosysteme in kontinuierlichem Datenkontext, indem Sie Streams, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in einer sicheren Schicht verbinden.

Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Dateninfrastruktur bauen

Treiben Sie KI-Ökosysteme und Agenten mit nahtlosem Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten an, über ein einheitliches Query-Erlebnis.

UserUser
20K+ aktive Nutzer

MonkDB ist KI-bereit

  • Einfach: einzelne Binary, kein Ops-Aufwand
  • Effizient: leistungsstarke C++-Engine
  • Interoperabel: jedes Protokoll und Format
  • Sicher: Souveränität, Governance, Nachvollziehbarkeit
02 / Über uns

Ihre vollständige Datensouveränität, konstruiert für das AI-Native-Zeitalter

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.

Governter ZugriffEchtzeit-StreamingVollständige NachvollziehbarkeitAgent-bereit
Plattform

Die AI-Native Unified Execution Engine

MonkDB ist ein einheitliches System, in dem Daten in Echtzeit aufgenommen, verstanden und bearbeitet werden. Keine Pipelines, keine Verzögerungen, keine fragmentierten Tools.

  • Vector
  • Time-Series
  • Geospatial
  • Document
  • Blob
  • Streaming SQL
  • Full-Text
  • Graph
  • Multi-Modal AI

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.

TouchedVectorFull-TextGeospatialSQLDocument/JSONTime-Series
monkdb shell · productionLive
-- One query, six workloads, one engine
SELECT 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_reading
FROM events e
JOIN vectors v ON v.event_id = e.id
JOIN documents d ON d.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.

Unterschied

Die meisten Plattformen hören beim Insight auf.MonkDB führt aus.

Traditionelle Systeme trennen Daten, KI und Ausführung. MonkDB vereint sie in einem einzigen System und ermöglicht intelligente Echtzeit-Operationen ohne Fragmentierung.

01Vereinheitlicht by Design
ONE9 WORKLOADS1 ENGINE

Alle Datentypen in einem System

Vektor, Zeitreihen, Geodaten, Dokument, Blob, Volltext, Streaming SQL, Key-Value, Graph. Eine Engine. Eine Query-Sprache.

02AI-Native Core

Intelligenz, eingebaut in die Engine

Embeddings, Vektorsuche, hybrides Retrieval und Live-Kontext, nativ in der Data Plane. Keine externe KI-Schicht zu verkabeln.

03Ausführung eingebaut
DECIDEACTIN-ENGINE LOOP

Sofortige Aktion, keine Insight-Berichte

Entscheidungen lösen Workflows, Statusupdates und nachgelagerte Aktionen direkt in der Engine aus. Der Loop schließt sich hier.

03 / Funktionen

Warum Teams sich für MonkDB

Architektur einfach halten, auch im großen Maßstab

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.

Moderne Datenstrategie für eine Welt der KI-Agenten

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.

Echtzeitsysteme statt statischer Infrastruktur

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.

Selbstgovernte Infrastruktur für KI-Workloads

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.

Fähigkeiten

Sechs Engines, ein System

MonkDB unterstützt SQL, Vektorsuche und Echtzeit-Analytik in einer Ausführungsschicht und eliminiert die Notwendigkeit mehrerer Systeme.

9 Workloads

Multi-Modell-Engine

Neun Workloads in einer Binary. Fragen Sie sie mit Standard-SQL ab.

VectorTime-SeriesGeospatialDocumentStreaming SQLBlobFull-TextGraphMulti-Modal AI
1 Dialekt

Hybride Query-Engine

Vektorähnlichkeit, Volltextsuche, Zeitreihen und SQL-Filter in einem einzigen Statement.

ANNBM25Spatial joinWindow fns
<1 ms Schreiben

Echtzeit-Ingest

Streaming- und Batch-Ingest, Submillisekunden-Schreibpfad, kein separater Broker erforderlich.

KafkaCDCS3 batchPulsar
C++-Engine

Hohe Leistung

Vektorisierte Ausführung, native Code-Pfade und kompaktes Speicherlayout. Gebaut in C++.

SIMDVektorisiertARM + x86Zero-copy
SOC2 / ISO27001

Enterprise-Sicherheit

Identität, Zugriff, Audit und Lineage, eingebaut in jede Query, bevor sie ausgeführt wird.

RBACABACAudit logAES-256
ARM + x86_64

Flexibles Deployment

Cloud, On-Premises, Edge oder Air-Gapped. Dieselbe Binary, dieselbe Semantik.

CloudOn-premEdgeAir-gapped
Stack

Komplexität durch ein System ersetzen with one system

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.

Workload
Traditioneller Stack
MonkDB
Operative Daten
PostgreSQL, MySQL
Nativ
Vektorsuche
Pinecone, Weaviate
Nativ
Zeitreihen
InfluxDB, TimescaleDB
Nativ
Streaming SQL
Kafka + Flink
Nativ
Suche und Volltext
Elasticsearch, OpenSearch
Nativ
Geodaten
PostGIS, eigene Lösung
Nativ
KI-Inferenz
vLLM, Triton, eigene Lösung
Nativ
7 workloads
7+ vendors · 7+ ops surfaces
1 binary · 1 vendor
04 / Souveränität

Ihre vollständige Datensouveränität.
Sicher und intakt für eine AI-First-Welt.

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.

05 / Architektur

Eine AI-Native souveräne Data Plane,
von Streams bis Governance.

Vier Fähigkeiten, die gemeinsam das Rückgrat einer AI-Native Data Plane bilden, betrieblich einfach, by Default governt und immer in Echtzeit-Kontext verankert.

Diagramm, Architektur
LIVE

Apps

IoT & Edge

Streams

PG Wire

MonkDB

Vector

Streaming SQL

Timeseries

Document/JSON

Geospatial

Full Text Search

Graph

Blob Store

Analytics

Search

AI Apps

& more

Fluss

Von Datenquellen zur Aktion,
in einer Engine

MonkDB integriert Ingest, Speicherung, Compute und Ausführung in ein verteiltes System.

Datenquellen

Streams, Datenbanken, Anwendungen, Sensoren.

  • Kafka
  • S3
  • Postgres
  • OPC UA

MonkDB

Vereinheitlichter Ingest, Speicherung und Abfrage.

  • Multi-Modell
  • Vektor
  • SQL

Intelligenz

Vektorsuche, hybrides Retrieval, Live-Kontext.

  • Embeddings
  • ANN
  • Hybrid

Ausführung

Entscheidungen, Trigger, Workflows in der Engine.

  • Triggers
  • Workflows
  • Webhooks

Anwendungen

Apps, Agenten, Dashboards, nachgelagerte Systeme.

  • Apps
  • Agents
  • BI
06 / Engine

MonkDB ist mehr als eine Datenbank.

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.

01 / Operating Layer

Monk AIO

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.

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

SmartX Platforms

Domänen- und funktionsspezifisch

Produktionsplattformen, abgestimmt auf Branche und Betriebsfunktion. SmartMine, SmartMobility, SmartFinance und ein wachsendes Portfolio, alle angetrieben von MonkDB und Monk AIO.

  • SmartMine
  • SmartMobility
  • SmartFinance
  • + more
MonkDB ist KI-bereit
  • 01
    Einfach

    Einzelne Binary, kein operativer Overhead.

    Ein Prozess. Eine Engine. Keine Sidecars, kein Orchestrator-Wildwuchs, kein Klebecode. Der Betrieb bleibt klein, während der Maßstab wächst.

  • 02
    Effizient

    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.

  • 03
    Interoperabel

    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.

  • 04
    Sicher

    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.

Beweis, 4 Modalitäten

Vektorsuche, Geodaten, Zeitreihen und SQL, in einem einzigen Statement. Keine Pipeline, kein Klebstoff, keine Föderation.

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.

monkdb · psqlSQL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
VectorFull-TextGeospatialSQLDocumentTime-Series
Leistung

Gebaut für die Workloads, die keine Verzögerung tolerieren

In C++ konstruiert. Vektorisierte Ausführung. Verteilt by Default. Produktionsoptimiert für die wichtigsten Workloads.

0.0 ms
Submillisekunden-Latenz

p99 über Vektor-, SQL- und Streaming-Workloads.

p50p90p99
Lineare Parallelität

Knoten hinzufügen, linearen Durchsatz erhalten. Kein Koordinator-Engpass.

10×
0 PB+
Skalierbare Architektur

Petabyte-Cluster. Cloud, On-Prem, Edge, Air-Gapped.

MULTI-NODE CLUSTERS
07 / Mission

KI hat jeden Aspekt von Unternehmensdaten transformiert. Deshalb haben wir die Plattform gebaut, auf der sie laufen.

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.

07 / Vergleich

Wie sich MonkDB schlägt,
Funktion für Funktion.

Ein Side-by-Side der Fähigkeiten, die Unternehmensteams bewerten, wenn sie auf eine vereinheitlichte Data Plane konsolidieren. Quellen: Anbieterdokumentation, öffentliche Benchmarks und Kunden-Deployments.

Deployment

Wo es läuft

MonkDB
Cloud, On-Prem, Edge

Prozessor

Unterstützte CPU-Architekturen

MonkDB
ARM, x86_64

Multi-Modell

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

MonkDB
8 / 8

Hybride Suche

Vektor und Keyword in einer Query

MonkDB

HTAP

Transaktional und analytisch

MonkDB

AI-Native

Eingebaute Embeddings, Vektor-Indexierung, Agent-Kontext

MonkDB

Souveränität

Air-Gapped, On-Prem, Zero Egress

MonkDB

Lizenzierung

Geschäftsmodell

MonkDB
Flexible EULAs
UnterstütztTeilweiseNicht unterstützt

*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).

Return on Investment mit MonkDB

70%Kostenreduktion
Schnellere Queries
1Vereinheitlichte Plattform

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

  • Mehrere spezialisierte Datenbanken
  • Komplexe, fragile Daten-Pipelines
  • Statische Infrastruktur, kein Echtzeit
  • Erhöhter DevOps-Overhead
  • Fragmentierte KI und Governance

Nach MonkDB

  • Einfach: einzelne Binary, kein Ops-Aufwand
  • Effizient: leistungsstarke C++-Engine
  • Interoperabel: jedes Protokoll und Format
  • Sicher: Souveränität und Nachvollziehbarkeit eingebaut
  • KI-bereit: Agent-Grade-Kontextschicht

Hören Sie auf, Daten zu verwalten. Beginnen Sie, Systeme zu betreiben.

Sprechen Sie mit einem Engineer. Wir konzipieren einen Proof of Value in Ihrer Umgebung.

Demo anfragen