Monk AIO
एआई-नेटिव ऑपरेटिंग इंटेलिजेंस सिस्टम
ऑपरेटिंग लेयर जो स्ट्रीमिंग डेटा को स्वायत्त निर्णयों में बदल देता है। एजेंट, ऑर्केस्ट्रेशन और वास्तविक समय तर्क स्वदेशी रूप से संचालित होता है।
- Autonomous
- Real-time
- Sovereign
अपने सभी डेटा से प्राप्त व्यापक संदर्भ के साथ अपनी सेवाओं और एजेंटों को प्रदान करें, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि नियंत्रण, स्केलेबिलिटी या प्रदर्शन पर कोई समझौता न हो।
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.
मौजूदा डेटा बुनियादी ढांचा अत्यधिक बोझिल, धीमा और जटिल है, जिससे यह एआई-निवासी संप्रभु डेटा विमान के निर्माण के लिए अनुपयुक्त है।
MonkDB स्ट्रीम, डेटाबेस, एप्लिकेशन और मॉडल को एक एकल सुरक्षित डेटा परत में एकीकृत करता है, जिसमें अंतर्निहित शासन, पहचान और नीति प्रवर्तन होता है। प्रत्येक एजेंट कार्रवाई को निष्पादित होने से पहले अधिकृत और अनुपालन किया जाता है।
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.
अधिकांश डेटा स्टैक में पांच सिस्टम होते हैं जो एक का काम करते हैं, अपरेशन लागत को बढ़ाते हैं और टीमों को धीमा करते हैं। MonkDB उन्हें एक एकल द्विआधारी में ढक देता हैः कम चल रहे भाग, स्वच्छ एसएलओ, तेज़ पुनरावृत्ति।
अब एजेंटों, वर्कफ़्लो और घटनाओं से प्रत्येक प्रारूप में, प्रत्येक कैडेन्स पर डेटा आता है। MonkDB इसे एकल क्वेरी सतह के माध्यम से निगलता है, परिवर्तित करता है और इसे सेवा देता है। कोई पाइपलाइन गोंद नहीं। कोई स्कीमा बहाव नहीं।
स्वायत्त प्रणाली बैच से अधिक तेजी से डेटा उत्पन्न करती है। MonkDB उड़ान में धाराओं को संसाधित करता है और उन्हें ऐतिहासिक संदर्भ के साथ सेवा देता है। निर्णय मिनटों में नहीं, मिलीसेकंड में लैंड करते हैं।
एआई वर्कलोड को एक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है जो खुद को नियंत्रित करता है। MonkDB निष्पादित करने से पहले प्रत्येक क्वेरी में पहचान, नीति और वंश के साथ पैमाने पर निगलता है, प्रक्रियाओं और भंडारण करता है।
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.
मौजूदा डेटा बुनियादी ढांचा अत्यधिक बोझिल, धीमा और जटिल है, जो इसे एआई-नेटिव संप्रभु डेटा विमान के निर्माण के लिए अनुपयुक्त बनाता है।
MonkDB तैयार है।
चार क्षमताएं जो मिलकर एआई-नेटिव डेटा प्लेन की रीढ़ का हड्डा बनती हैं, जो ऑपरेशनल रूप से सरल, डिफ़ॉल्ट रूप से शासित और हमेशा वास्तविक समय के संदर्भ में जमीनी रूप से डिज़ाइन की गई हैं।
एआई सिस्टम को सिस्टम, वातावरण और प्रारूपों के माध्यम से डेटा से जोड़कर हमेशा-ऑन संदर्भ के साथ काम करने में सक्षम बनाता है। मोनकडीबी उद्यम-स्तर एआई के लिए एक एकीकृत और सुरक्षित डेटा परत में धाराओं, डेटाबेस, अनुप्रयोगों और मॉडल को एक साथ लाता है।
सभी एजेंट वर्कफ़्लो में एकीकृत पहचान, एक्सेस नियंत्रण और नीति प्रवर्तन के साथ गार्डरेल स्थापित करें। MonkDB यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक एजेंट कार्रवाई को निष्पादित करने से पहले अधिकृत और अनुपालन किया जाए।
एआई सिस्टम और एजेंटों को एक एकीकृत क्वेरी अनुभव के माध्यम से वास्तविक समय और ऐतिहासिक डेटा दोनों तक पहुंचने की क्षमता दें। MonkDB उन्हें ठीक वही प्राप्त करने की अनुमति देता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है, चाहे वह एक लाइव इवेंट हो या दीर्घकालिक डेटा पैटर्न।
पूर्ण पारदर्शिता के साथ प्रत्येक बातचीत और डेटा आंदोलन को ट्रैक करें। MonkDB अंत-से-अंत अवलोकनशीलता प्रदान करता है, ताकि आप निर्णयों का ऑडिट कर सकें, समस्या निवारण कर सकें और पूर्ण ऐतिहासिक संदर्भ के साथ कार्यप्रवाहों को फिर से चला सकें।
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.
एक डेटाबेस-केवल स्टैक वेक्टर स्टोर, टाइम-सीरीज इंजन, स्ट्रीम प्रोसेसर और दस्तावेज़ स्टोर को केवल एक सुविधा भेजने के लिए एक साथ जोड़ता है। MonkDB उस स्टैक को एक एकल मल्टी-मॉडल इंजन, हमारे एआई-नेटिव संप्रभु डेटा विमान की नींव और सब्सट्रेट के साथ बदल देता है जो हम इसके ऊपर बनाते हैं।
एआई-नेटिव ऑपरेटिंग इंटेलिजेंस सिस्टम
ऑपरेटिंग लेयर जो स्ट्रीमिंग डेटा को स्वायत्त निर्णयों में बदल देता है। एजेंट, ऑर्केस्ट्रेशन और वास्तविक समय तर्क स्वदेशी रूप से संचालित होता है।
डोमेन और फ़ंक्शन-विशिष्ट
उद्योग और परिचालन कार्य के लिए अनुकूलित उत्पादन प्लेटफार्मों। स्मार्टमाइन, स्मार्टमोबिलिटी, स्मार्टफायनेंस, और एक बढ़ते पोर्टफोलियो, सभी MonkDB और Monk AIO द्वारा संचालित।
एकल द्विआधारी, शून्य परिचालन ओवरहेड.
एक प्रक्रिया, एक इंजन, कोई साइड कार, कोई ऑर्केस्ट्रेटर विस्तार, कोई गोंद कोड नहीं। परिचालन छोटे रहते हैं के रूप में पैमाने बढ़ता है।
न्यूनतम पदचिह्न के साथ उच्च प्रदर्शन वाला सी ++ इंजन।
मूल कोड पथ, वेक्टरized निष्पादन, और कॉम्पैक्ट स्मृति लेआउट. सबसे भारी कार्यभार चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है आप इसे दे सकते हैं सबसे छोटे हार्डवेयर पर.
प्रत्येक प्रोटोकॉल, प्रणाली और डेटा प्रारूप के लिए बनाया गया।
SQL, स्ट्रीम घटनाओं, निगल ब्लेब, क्वेरी वेक्टर, सेवा दस्तावेजों को बोलें. सभी एक ही विमान से, के बीच में कोई पाइपलाइन गोंद के बिना.
डेटा संप्रभुता, शासन और पूर्ण पता लगाने योग्यता में निर्मित।
हर कार्रवाई को अधिकृत किया जाता है, हर क्वेरी का ऑडिट किया जाता है. अपने डेटा के नियंत्रण को कभी भी छोड़ने के बिना, स्थान पर, किनारे पर, या हवा के अंतराल पर तैनात करें।
प्रत्येक कार्यभार एक ही योजना में संकलित होता है. संयोजन मूल रूप से होते हैं, सिस्टम के बीच नहीं। नीचे दिए गए उदाहरण में निकटवर्ती उपयोगकर्ताओं को अर्थिक समानता द्वारा रैंक किया जाता है, लाइव गतिविधि द्वारा फ़िल्टर किया जाता है, एक क्वेरी में, इंटरैक्टिव विलंबता पर।
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.
एआई नेटिव सॉवरेन डेटा प्लेटफॉर्म एआई और एजेंसी के युग के लिए मोनकडीबी से उत्तर का प्रतिनिधित्व करता है। इसमें एक विनियमित पहुंच परत है जो सुरक्षित, संदर्भ और वास्तविक समय में एआई की सुविधा के लिए डेटा प्रणालियों को एकीकृत करती है।
एक एकीकृत डेटा विमान में समेकित होने पर उद्यम टीमों द्वारा मूल्यांकन की जाने वाली क्षमताओं का एक साथ एकीकरण। स्रोतः विक्रेता दस्तावेज, सार्वजनिक बेंचमार्क और ग्राहक तैनाती।
जहां यह चलता है
समर्थित CPU वास्तुकला
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G
एक क्वेरी में वेक्टर और कीवर्ड
लेनदेन और विश्लेषण
अंतर्निहित एम्बेडिंग, वेक्टर अनुक्रमण, एजेंट संदर्भ
वायु गैप, स्थान पर, शून्य निकास
वाणिज्यिक मॉडल
*सार्वजनिक रूप से उपलब्ध विक्रेता दस्तावेज पर आधारित। बहु-मॉडल किंवदंतीः V (वेक्टर), TS (टाइम्सरीज), GIS (जियोस्पेशियल), FTS (पूर्ण-पाठ), DOC (दस्तावेज), SQL (स्ट्रीमिंग SQL), BLOB (Blob), KV (की-वैल्यू), G (ग्राफ) ।
Six places where unified execution replaces fragmented stacks. Click any card for the depth.
MonkDB को अपने डेटा बुनियादी ढांचे को एकीकृत करने के लिए कैसे देख सकते हैं, सार्वभौमिकता, प्रदर्शन या पैमाने पर शून्य समझौता के साथ।
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