MonkDB
Solution · 02

रियल-टाइम स्ट्रीमिंग

तुरंत इन्जेस्ट करें, प्रोसेस करें और कार्य करें।

उच्च-वेग वाली डेटा स्ट्रीम को रियल-टाइम में प्रोसेस करें और सिग्नल को तत्काल कार्रवाई में बदलें।

<1 ms
End-to-end ingest to query
1 M+
Events per second per node
0
Buffering / staging layers
In-flight
Pattern detection
Why this matters

एक निरंतर सिस्टम में डेटा फ्लो से निर्णय तक

स्ट्रीमिंग सिस्टमों को अक्सर अलग-अलग इन्जेशन, प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स परतों की आवश्यकता होती है। MonkDB इन्हें एक ही इंजन में एकीकृत करता है।

स्ट्रीमिंग, एनालिटिक्स और निष्पादन को एकीकृत करें
What you get

What MonkDB makes possible for रियल-टाइम स्ट्रीमिंग

0101 / 04

Continuous ingestion of events, logs, and signals

Kafka, MQTT, CDC, S3, OPC UA, native, no broker required.

0202 / 04

Instant querying and aggregation on incoming streams

Streaming SQL with sub-millisecond write-to-query latency.

0303 / 04

Real-time detection of patterns and anomalies

Vector and rule-based detection on live event streams.

0404 / 04

Immediate triggering of actions

Decisions trigger workflows directly inside the engine.

How it works

Three steps, one continuous loop

INGEST
1

Continuous ingestion at line rate

Streams, events, logs, and transactions land directly in the query engine.

PROCESS
2

Detect patterns in flight

Aggregations, anomaly checks, and joins run on the live stream and historical state.

ACT
3

Trigger the next action

Decisions land in the systems that operate the business, not on a dashboard.

Latency dropped from minutes to single-digit milliseconds. We retired Kafka + Flink + a cache layer. Operators see live state, not a delayed projection.
Head of Real-Time Platform, Logistics Co.
Outcome in numbers
  • Faster time-to-decision
  • 3Stack tiers collapsed
  • <1 msPipeline latency

एक निरंतर सिस्टम में सिग्नल से एक्शन तक।

देखें कि MonkDB आपके डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को कैसे एकीकृत कर सकता है, सॉवरेनिटी, परफ़ॉर्मेंस या स्केल पर ज़ीरो समझौते के साथ।

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