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
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.
Three shifts that turn fragmented stacks into one continuous operating plane.
All data in one engine. Vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming.
Live AI context built into the engine. Intelligence runs where the data lives.
Decisions trigger actions inside the system. No external orchestrators.
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.
MonkDB is a unified system where data is ingested, understood, and acted upon in real time. No pipelines, no delays, no fragmented tools.
MonkDB consolidates vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming data into a single platform.
-- One query, four workloads, one engineSELECT id, name, v.embedding <=> $query_vec AS similarity, ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m, ts.value AS last_readingFROM events eJOIN vectors v ON v.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.
Traditional systems separate data, AI, and execution. MonkDB unifies them into a single system.
Vector, time-series, geospatial, document, blob, full-text, streaming SQL, key-value, graph. One engine. One query language.
Embeddings, vector search, hybrid retrieval, and live context, native to the data plane.
Decisions trigger workflows, state updates, and downstream actions directly inside the engine.
Die meisten Datenstacks tragen fünf Systeme, die die Arbeit eines eins leisten, die Betriebskosten erhöhen und Teams verlangsamen.
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.
Autonome Systeme erzeugen Daten schneller als die Batch absorbieren kann. MonkDB verarbeitet Flughäfen und bedient sie im historischen Kontext.
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.
MonkDB supports SQL, vector search, and real-time analytics in one execution layer.
Nine workloads in one binary. Query across them with standard SQL.
Vector similarity, full-text search, time-series, and SQL filters in a single statement.
Streaming and batch ingestion, sub-millisecond write path, no separate broker required.
Vectorized execution, native code paths, and a compact memory layout. Built in C++.
Identity, access, audit, and lineage built into every query before it executes.
Cloud, on-premises, edge, or air-gapped. The same binary, the same semantics.
Replace databases, pipelines, vector DBs, and AI layers with a single unified platform.
MonkDB reduces infrastructure overhead, simplifies architecture, and accelerates time to production.
Die bestehende Dateninfrastruktur ist übermäßig umständlich, langsam und komplex, was sie für den Aufbau einer KI-nativen, souveränen Datenfläche ungeeignet macht.
MonkDB ist bereit.
Vier Fähigkeiten, die zusammen das Rückgrat einer KI-nativen Datenfläche bilden, die operationell einfach, standardmäßig und immer in Echtzeit-Kontext gestaltet werden sollen.
AI-Systeme können mit immer aktiven Kontexten arbeiten, indem sie mit Daten über Systeme, Umgebungen und Formate verbunden werden. MonkDB bringt Ströme, Datenbanken, Anwendungen und Modelle in eine einheitliche und sichere Datenschicht für Unternehmen-Skala-AI zusammen.
Erstellen Sie Schutzzüge über alle Agent-Workflows mit integrierter Identität, Zugriffskontrolle und Durchsetzung von Richtlinien. MonkDB stellt sicher, dass jede Agent-Aktion genehmigt und konform ist, bevor sie ausgeführt wird.
Geben Sie KI-Systemen und Agenten die Möglichkeit, sowohl Echtzeit- als auch historische Daten durch ein einheitliches Abfragenerlebnis zu erhalten.
MonkDB bietet end-to-end-Observability, so dass Sie Entscheidungen auditieren, Probleme beheben und Workflows mit vollem historischen Kontext wiedergeben können.
MonkDB integrates ingestion, storage, compute, and execution into one distributed system.
Streams, databases, applications, sensors.
Unified ingestion, storage, and query.
Vector search, hybrid retrieval, live context.
Decisions, triggers, workflows in-engine.
Apps, agents, dashboards, downstream systems.
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.
KI-Native Betriebsinteresse
Die Betriebs-Schicht, die Daten in autonome Entscheidungen verwandelt. Agenten, Orchestrierung und Echtzeit-Rasoning laufen auf der souveränen Datenebene.
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.
Ein binärer Betriebsbetrag, keine Betriebskosten.
Ein Prozess, ein Motor, keine Nebenwagen, keine Orchestratoren, kein Klebcode, die Operationen bleiben klein, wenn die Skala wächst.
Hochleistungs-C++-Motor mit minimalem Fußabdruck.
Native Code-Paths, vektorisierte Ausführung und kompaktes Speicherlayout.
Er ist für jedes Protokoll, jedes System und jedes Datensystem erstellt.
Sprechen Sie SQL, streamen Sie Ereignisse, Eingest Blobs, Abfrage Vektoren, servieren Dokumente.
Datensouveränität, Governance und vollständige Rückverfolgbarkeit.
Jede Aktion ist autorisiert, jede Abfrage wird geprüft.
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.
Engineered in C++. Vectorized execution. Distributed by default. Production-tuned across the workloads that matter most.
p99 across vector, SQL, and streaming workloads.
Add nodes, get linear throughput. No coordinator bottleneck.
Petabyte clusters. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.
Die AI Native Sovereign Data Platform stellt die Antwort von MonkDB auf die Ära der KI und Agentur dar.
Eine Seite an Seite der Fähigkeiten, die Unternehmensteams bei der Konsolidierung in eine einheitliche Datenebene bewerten.
Wo es läuft
Unterstützte CPU-Architekturen
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G
Vektor und Schlüsselwort in einer Abfrage
Transaktions- und Analyseverfahren
Eingebettete Einbettungen, Vektorindexation, Agentenkontext
Luft- und Raumverbindung, vor Ort, Null-Ausgang
Handelsmodell
*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).
Six places where unified execution replaces fragmented stacks. Click any card for the depth.
Schauen Sie sich an, wie MonkDB Ihre Dateninfrastruktur vereinheitlichen kann, ohne Kompromisse in Bezug auf Souveränität, Leistung oder Skala.
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