MonkDB est une plateforme d'exécution unifiée AI-Native qui réunit données, intelligence et action dans un seul système, pour que les décisions se prennent en temps réel.
Trois bascules qui transforment les stacks fragmentés en un plan opérationnel continu.
Toutes les données dans un seul moteur. Vecteur, séries temporelles, géospatial, document, blob et streaming, sur le même plan.
Contexte IA en direct intégré au moteur. L'intelligence s'exécute là où vivent les données, pas après un saut de pipeline.
Les décisions déclenchent des actions à l'intérieur du système. Pas d'orchestrateurs externes. Pas de délais externes.
Ancrez les écosystèmes IA dans un contexte de données continu, en connectant streams, bases de données, applications et modèles dans une seule couche sécurisée.
Propulsez les écosystèmes IA et les agents avec un accès fluide aux données temps réel et historiques, via une expérience de requête unifiée.
L'infrastructure de données existante est excessivement lourde, lente et complexe, ce qui la rend inadaptée à la construction d'un Data Plane souverain AI-Native. MonkDB est prêt.
MonkDB unifie streams, bases de données, applications et modèles dans une seule couche de données sécurisée, avec gouvernance, identité et application de politiques intégrées. Chaque action d'agent est autorisée et conforme avant d'être exécutée.
MonkDB est un système unifié où les données sont ingérées, comprises et actionnées en temps réel. Pas de pipelines, pas de délais, pas d'outils fragmentés.
MonkDB consolide vecteur, séries temporelles, géospatial, document, blob et streaming sur une seule plateforme. Elle élimine le mouvement de données et permet à l'intelligence et à l'exécution de se produire là où vivent les données, réduisant la latence et la complexité.
-- 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.
Les systèmes traditionnels séparent données, IA et exécution. MonkDB les unifie dans un système unique, permettant des opérations intelligentes temps réel sans fragmentation.
Vecteur, séries temporelles, géospatial, document, blob, plein texte, SQL en streaming, clé-valeur, graphe. Un moteur. Un langage de requête.
Embeddings, recherche vectorielle, recherche hybride et contexte en direct, natifs au Data Plane. Pas de couche IA externe à câbler.
Les décisions déclenchent workflows, mises à jour d'état et actions en aval directement dans le moteur. La boucle se ferme ici.
La plupart des stacks de données embarquent cinq systèmes faisant le travail d'un seul, ce qui augmente les coûts opérationnels et ralentit les équipes. MonkDB les fait converger dans un binaire unique : moins de pièces mobiles, des SLO plus propres, des itérations plus rapides.
Les données arrivent désormais d'agents, de workflows et d'événements dans tous les formats, à toutes les cadences. MonkDB les ingère, les transforme et les sert via une surface de requête unique. Aucune colle de pipeline. Aucun drift de schéma.
Les systèmes autonomes produisent des données plus vite que le batch ne peut les absorber. MonkDB traite les streams en vol et les sert avec le contexte historique. Les décisions tombent en millisecondes, pas en minutes.
Les workloads IA ont besoin d'une infrastructure qui se gouverne elle-même. MonkDB ingère, traite et stocke à grande échelle, avec identité, politique et lineage intégrés dans chaque requête avant son exécution.
MonkDB prend en charge SQL, recherche vectorielle et analytique temps réel dans une seule couche d'exécution, éliminant le besoin de plusieurs systèmes.
Neuf workloads dans un binaire. Interrogez-les avec du SQL standard.
Similarité vectorielle, recherche plein texte, séries temporelles et filtres SQL dans un seul statement.
Ingestion en streaming et batch, chemin d'écriture sub-milliseconde, pas de broker séparé requis.
Exécution vectorisée, chemins de code natifs et disposition mémoire compacte. Construit en C++.
Identité, accès, audit et lineage intégrés dans chaque requête avant son exécution.
Cloud, on-premise, edge ou air-gapped. Le même binaire, la même sémantique.
Remplacez bases de données, pipelines, vector DBs et couches IA par une seule plateforme unifiée.
MonkDB réduit le surcoût d'infrastructure, simplifie l'architecture et accélère le time-to-production. Moins de systèmes à exploiter. Moins d'intégrations à surveiller. Moins de pièces mobiles en production.
L'infrastructure de données existante est excessivement lourde, lente et complexe, ce qui la rend inadaptée à la construction d'un Data Plane souverain AI-Native.
MonkDB est prêt.
Quatre capacités qui forment ensemble la colonne vertébrale d'un Data Plane AI-Native, conçu pour être opérationnellement simple, gouverné par défaut et toujours ancré dans un contexte temps réel.
Permettez aux systèmes IA d'opérer avec un contexte toujours actif en les connectant aux données entre systèmes, environnements et formats. MonkDB rassemble streams, bases de données, applications et modèles dans une couche de données unifiée et sécurisée, pour l'IA à l'échelle de l'entreprise.
Établissez des garde-fous sur tous les workflows d'agents avec identité, contrôle d'accès et application de politiques intégrés. MonkDB garantit que chaque action d'agent est autorisée et conforme avant son exécution.
Donnez aux systèmes IA et aux agents la capacité d'accéder à la fois aux données temps réel et historiques via une expérience de requête unifiée. MonkDB leur permet de récupérer exactement ce dont ils ont besoin, qu'il s'agisse d'un événement en direct ou de modèles de données à long terme.
Tracez chaque interaction et mouvement de données en toute transparence. MonkDB fournit une observabilité de bout en bout, vous permettant d'auditer les décisions, de diagnostiquer les problèmes et de rejouer les workflows avec un contexte historique complet.
MonkDB intègre ingestion, stockage, calcul et exécution dans un système distribué.
Streams, bases de données, applications, capteurs.
Ingestion, stockage et requête unifiés.
Recherche vectorielle, recherche hybride, contexte en direct.
Décisions, déclencheurs, workflows dans le moteur.
Apps, agents, tableaux de bord, systèmes en aval.
Un stack purement base de données assemble des vector stores, des moteurs de séries temporelles, des processeurs de streams et des document stores juste pour livrer une fonctionnalité. MonkDB remplace ce stack par un moteur multi-modèle unique, le fondement de notre Data Plane souverain AI-Native et le substrat de tout ce que nous construisons au-dessus.
AI-Native Operating Intelligence System
La couche opérationnelle qui transforme les données en streaming en décisions autonomes. Agents, orchestration et raisonnement temps réel s'exécutent nativement sur le Data Plane souverain.
Spécifiques au domaine et à la fonction
Plateformes de production ajustées au secteur et à la fonction opérationnelle. SmartMine, SmartMobility, SmartFinance et un portefeuille en croissance, toutes propulsées par MonkDB et Monk AIO.
Binaire unique, zéro surcoût opérationnel.
Un processus. Un moteur. Pas de sidecars, pas de prolifération d'orchestrateurs, pas de code de colle. Les opérations restent légères à mesure que l'échelle croît.
Moteur C++ haute performance à empreinte minimale.
Chemins de code natifs, exécution vectorisée et disposition mémoire compacte. Conçu pour exécuter les workloads les plus lourds sur le plus petit matériel que vous puissiez lui donner.
Construit pour chaque protocole, système et format de données.
Parlez SQL, streamez des événements, ingérez des blobs, interrogez des vecteurs, servez des documents. Tout depuis le même plan, sans colle de pipeline entre les deux.
Souveraineté des données, gouvernance et traçabilité totale intégrées.
Chaque action est autorisée, chaque requête auditée. Déployez on-prem, à l'edge ou air-gapped, sans jamais céder le contrôle de vos données.
Chaque workload compile dans le même plan. Les jointures se font nativement, pas entre systèmes. L'exemple ci-dessous classe les utilisateurs proches par similarité sémantique, filtrés par activité en direct, en une requête, à latence interactive.
Ingénieré en C++. Exécution vectorisée. Distribué par défaut. Optimisé pour la production sur les workloads les plus importants.
p99 sur les workloads vectoriels, SQL et streaming.
Ajoutez des nœuds, obtenez un débit linéaire. Pas de goulot d'étranglement coordinateur.
Clusters en pétaoctets. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.
La Plateforme Souveraine AI-Native de Données représente la réponse de MonkDB à l'ère de l'IA et de l'agency. Elle dispose d'une couche d'accès régulée qui intègre les systèmes de données pour faciliter une IA sécurisée, contextuelle et temps réel.
Un comparatif des capacités que les équipes d'entreprise évaluent lors de la consolidation sur un Data Plane unifié. Sources : documentation des fournisseurs, benchmarks publics et déploiements clients.
Où il s'exécute
Architectures CPU prises en charge
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, G
Vecteur et mot-clé en une requête
Transactionnel et analytique
Embeddings intégrés, indexation vectorielle, contexte d'agent
Air-gapped, on-prem, zéro egress
Modèle commercial
*Basé sur la documentation publique des fournisseurs. Légende multi-modèle : V (Vecteur), TS (Séries temporelles), GIS (Géospatial), FTS (Plein texte), DOC (Document), SQL (Streaming SQL), BLOB (Blob), KV (Clé-Valeur), G (Graphe).
Six domaines où l'exécution unifiée remplace les stacks fragmentés. Cliquez sur une carte pour la profondeur.
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