MonkDB es una plataforma de ejecución unificada AI-Native que reúne datos, inteligencia y acción en un solo sistema, para que las decisiones ocurran en tiempo real.
Tres cambios que convierten pilas fragmentadas en un plano operativo continuo.
Todos los datos en un motor. Vector, series temporales, geoespacial, documento, blob y streaming, en el mismo plano.
Contexto de IA en vivo integrado en el motor. La inteligencia opera donde residen los datos, no tras un salto de pipeline.
Las decisiones disparan acciones dentro del sistema. Sin orquestadores externos. Sin retrasos externos.
Mantenga los ecosistemas de IA anclados en un contexto de datos continuo, conectando streams, bases de datos, aplicaciones y modelos en una única capa segura.
Impulse ecosistemas de IA y agentes con acceso fluido a datos en tiempo real e históricos, a través de una experiencia de consulta única y unificada.
La infraestructura de datos actual es excesivamente pesada, lenta y compleja, lo que la hace inadecuada para construir un plano de datos soberano AI-Native. MonkDB está preparado.
MonkDB unifica streams, bases de datos, aplicaciones y modelos en una única capa de datos segura, con gobernanza, identidad y aplicación de políticas integradas. Cada acción de los agentes se autoriza y verifica el cumplimiento antes de ejecutarse.
MonkDB es un sistema unificado en el que los datos se ingieren, comprenden y actúan en tiempo real. Sin pipelines, sin retrasos, sin herramientas fragmentadas.
MonkDB consolida vector, series temporales, geoespacial, documento, blob y streaming en una sola plataforma. Elimina el movimiento de datos y permite que la inteligencia y la ejecución sucedan donde residen los datos, reduciendo latencia y complejidad.
-- 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.
Los sistemas tradicionales separan datos, IA y ejecución. MonkDB los unifica en un único sistema, permitiendo operaciones inteligentes en tiempo real sin fragmentación.
Vector, series temporales, geoespacial, documento, blob, texto completo, SQL en streaming, clave-valor, grafo. Un motor. Un lenguaje de consulta.
Embeddings, búsqueda vectorial, recuperación híbrida y contexto en vivo, nativos del plano de datos. Sin capa externa de IA que cablear.
Las decisiones disparan flujos de trabajo, actualizaciones de estado y acciones aguas abajo directamente dentro del motor. El bucle se cierra aquí.
La mayoría de las pilas de datos contienen cinco sistemas haciendo el trabajo de uno, aumentando el coste operativo y ralentizando a los equipos. MonkDB los colapsa en un único binario: menos piezas móviles, SLOs más limpios, iteración más rápida.
Los datos llegan ahora desde agentes, flujos y eventos en todos los formatos y a cualquier cadencia. MonkDB los ingesta, transforma y sirve a través de una única superficie de consulta. Sin pegamento de pipelines. Sin deriva de esquemas.
Los sistemas autónomos producen datos más rápido de lo que el batch puede absorber. MonkDB procesa streams en vuelo y los sirve junto al contexto histórico. Las decisiones llegan en milisegundos, no en minutos.
Las cargas de IA necesitan una infraestructura que se gobierne a sí misma. MonkDB ingesta, procesa y almacena a escala, con identidad, políticas y linaje integrados en cada consulta antes de ejecutarse.
MonkDB soporta SQL, búsqueda vectorial y analítica en tiempo real en una sola capa de ejecución, eliminando la necesidad de múltiples sistemas.
Nueve cargas en un binario. Consulte entre ellas con SQL estándar.
Similitud vectorial, búsqueda de texto completo, series temporales y filtros SQL en una sola sentencia.
Ingesta en streaming y por lotes, ruta de escritura submilisegundo, sin necesidad de un broker separado.
Ejecución vectorizada, rutas de código nativas y disposición de memoria compacta. Construido en C++.
Identidad, acceso, auditoría y linaje integrados en cada consulta antes de ejecutarse.
Nube, on-premise, edge o air-gapped. El mismo binario, las mismas semánticas.
Reemplace bases de datos, pipelines, vector DBs y capas de IA con una sola plataforma unificada.
MonkDB reduce la sobrecarga de infraestructura, simplifica la arquitectura y acelera el tiempo a producción. Menos sistemas que operar. Menos integraciones que cuidar. Menos piezas móviles en producción.
La infraestructura de datos actual es excesivamente pesada, lenta y compleja, lo que la hace inadecuada para construir un plano de datos soberano AI-Native.
MonkDB está preparado.
Cuatro capacidades que juntas forman la columna vertebral de un plano de datos AI-Native, diseñado para ser operacionalmente simple, gobernado por defecto y siempre anclado en contexto en tiempo real.
Permita que los sistemas de IA operen con contexto siempre activo, conectándolos con datos entre sistemas, entornos y formatos. MonkDB reúne streams, bases de datos, aplicaciones y modelos en una capa de datos unificada y segura para IA a escala empresarial.
Establezca barandillas en todos los flujos de trabajo de agentes con identidad, control de acceso y aplicación de políticas integradas. MonkDB garantiza que cada acción de un agente esté autorizada y conforme antes de ejecutarse.
Brinde a los sistemas de IA y agentes la capacidad de acceder tanto a datos en tiempo real como históricos mediante una experiencia de consulta unificada. MonkDB les permite obtener exactamente lo que necesitan, ya sea un evento en vivo o patrones de datos a largo plazo.
Rastree cada interacción y movimiento de datos con total transparencia. MonkDB proporciona observabilidad de extremo a extremo, para que pueda auditar decisiones, solucionar problemas y reproducir flujos de trabajo con contexto histórico completo.
MonkDB integra ingesta, almacenamiento, cómputo y ejecución en un único sistema distribuido.
Streams, bases de datos, aplicaciones, sensores.
Ingesta, almacenamiento y consulta unificados.
Búsqueda vectorial, recuperación híbrida, contexto en vivo.
Decisiones, disparadores, flujos de trabajo en el motor.
Apps, agentes, dashboards, sistemas aguas abajo.
Una pila solo-base-de-datos cose juntos almacenes vectoriales, motores de series temporales, procesadores de streams y almacenes documentales solo para entregar una funcionalidad. MonkDB reemplaza esa pila con un único motor multi-modelo, la base de nuestro plano de datos soberano AI-Native y el sustrato para todo lo que construimos encima.
Sistema de Inteligencia Operacional AI-Native
La capa operativa que convierte datos en streaming en decisiones autónomas. Agentes, orquestación y razonamiento en tiempo real corren nativamente sobre el plano de datos soberano.
Específicas por dominio y función
Plataformas de producción ajustadas a la industria y la función operativa. SmartMine, SmartMobility, SmartFinance y una cartera en crecimiento, todas impulsadas por MonkDB y Monk AIO.
Binario único, cero sobrecarga operativa.
Un proceso. Un motor. Sin sidecars, sin proliferación de orquestadores, sin código de pegamento. Las operaciones se mantienen pequeñas a medida que la escala crece.
Motor C++ de alto rendimiento con huella mínima.
Rutas de código nativas, ejecución vectorizada y disposición de memoria compacta. Diseñado para ejecutar las cargas más exigentes en el hardware más pequeño que pueda darle.
Construido para cada protocolo, sistema y formato de datos.
Hable SQL, transmita eventos, ingese blobs, consulte vectores, sirva documentos. Todo desde el mismo plano, sin pegamento de pipelines en medio.
Soberanía de datos, gobernanza y trazabilidad total integradas.
Cada acción se autoriza, cada consulta se audita. Despliegue on-prem, en el edge o air-gapped, sin ceder nunca el control de sus datos.
Cada carga de trabajo se compila en el mismo plan. Los joins suceden nativamente, no entre sistemas. El ejemplo de abajo clasifica usuarios cercanos por similitud semántica, filtrados por actividad en vivo, en una sola consulta y con latencia interactiva.
Diseñado en C++. Ejecución vectorizada. Distribuido por defecto. Ajustado para producción en las cargas que más importan.
p99 en cargas vectoriales, SQL y streaming.
Añada nodos, obtenga throughput lineal. Sin cuello de botella en el coordinador.
Clústeres de petabytes. Nube, on-prem, edge, air-gapped.
La Plataforma Soberana AI-Native de Datos representa la respuesta de MonkDB a la era de la IA y los agentes. Cuenta con una capa de acceso regulada que integra los sistemas de datos para facilitar IA segura, contextual y en tiempo real.
Una comparativa de las capacidades que los equipos empresariales evalúan al consolidarse en un plano de datos unificado. Fuentes: documentación del proveedor, benchmarks públicos y despliegues de clientes.
Dónde se ejecuta
Arquitecturas de CPU soportadas
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, G
Vector y palabra clave en una sola consulta
Transaccional y analítico
Embeddings integrados, indexado vectorial, contexto de agentes
Air-gapped, on-prem, cero egreso
Modelo comercial
*Basado en documentación pública de proveedores. Leyenda multi-modelo: V (Vector), TS (Series temporales), GIS (Geoespacial), FTS (Texto completo), DOC (Documento), SQL (SQL en streaming), BLOB (Blob), KV (Clave-Valor), G (Grafo).
Seis ámbitos donde la ejecución unificada reemplaza pilas fragmentadas. Haga clic en cualquier tarjeta para profundizar.
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