MonkDBक्यों
चार शिफ्ट जो एक निरंतर परिचालन विमान में खंडित डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को बदल देते हैं।
- Air-gapped ready
- On-prem
- Self-hosted
अधिकांश प्लेटफार्मों में अंतर्दृष्टि पर रोक। MonkDB निष्पादित करता है।
पारंपरिक वास्तुकला डेटा, एआई और निष्पादन को पाइपलाइनों से जुड़े अलग-अलग परतों में अलग करती है। परिणाम देरी, नाजुकता और परिचालन लचीलापन है। MonkDB एक एकल निरंतर इंजन में परतों को ढक देता है। नीचे चार शिफ्ट हैं जो अंतर को परिभाषित करते हैं।
कोई पाइपलाइन नहीं
ETL जटिलता को समाप्त करें। बिना पाइपलाइन के डेटा को स्थान पर संसाधित करें और कार्य करें, जिससे विलंबता और ओवरहेड कम हो जाए।
पारंपरिक वास्तुकला संसाधित, भंडारण और विश्लेषण के लिए ETL पाइपलाइनों पर डेटा को स्थानांतरित करने के लिए निर्भर करती है। ये पाइपलाइनें विलंबता शुरू करती हैं, विफलता बिंदुओं को बढ़ाती हैं और निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है। MonkDB एक ही प्रणाली के भीतर सेवन, प्रसंस्करण और क्वेरी को सक्षम करके पाइपलाइनों को समाप्त करता है। उपयोगी होने के लिए डेटा को स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं होती है। इसे संसाधित और कार्रवाई की जाती है।
- कोई ईटीएल नहीं
- स्थान पर गणना
- एक इंजन
वास्तविक समय डिजाइन द्वारा
उपभोग और निष्पादन एक ही समय में होता है. प्रत्येक संकेत अद्यतन तत्काल स्थिति है.
अधिकांश प्लेटफॉर्म परतों वाले सिस्टम, स्ट्रीमिंग पैच के साथ संयुक्त बैच प्रसंस्करण के माध्यम से वास्तविक समय प्राप्त करते हैं। इस का परिणाम असंगतता और देरी से निर्णय लेने में होता है। MonkDB एक निरंतर प्रणाली के रूप में बनाया गया है जहां सेवन, प्रसंस्करण और निष्पादन एक साथ होता है। प्रत्येक आने वाले संकेत अपडेट सिस्टम स्टेट तुरंत होता है, जिससे वर्तमान वास्तविकता को प्रतिबिंबित करने वाले निर्णयों को सक्षम किया जाता है, न कि एक देरी से स्नैपशॉट।
- निरंतर
- उप-एमएस लिखें
- जीवित अवस्था
इंजन के अंदर एआई
डेटा परत में सीधे एआई को एम्बेड करें. निरंतर सीखने और निर्णय लेने, न कि बोल्ट-ऑन inference.
पारंपरिक स्टैक में, एआई को एक बाहरी परत के रूप में लागू किया जाता है, जिसमें डेटा निष्कर्षण, परिवर्तन और पुनर्गठन की आवश्यकता होती है। यह विलंबता जोड़ता है और संदर्भ निरंतरता को तोड़ता है। मोनकडीबी एआई क्षमताओं को सीधे कोर इंजन के भीतर एम्बेड करता है। वेक्टर खोज, हाइब्रिड क्वेरी और संदर्भ बुद्धि प्रत्यक्ष डेटा पर मूल रूप से काम करती है, जिससे सिस्टम सीमाओं के पार डेटा को स्थानांतरित किए बिना सीखने, अनुकूलित करने और प्रतिक्रिया करने की अनुमति मिलती है।
- वेक्टर
- हाइब्रिड रिट्रीव
- लाइव संदर्भ
निष्पादन में अंतर्निहित
निर्णय सिस्टम के अंदर क्रियाओं को ट्रिगर करते हैं. लूप यहां बंद होता है, बाहरी वर्कफ़्लो में नहीं।
अधिकांश सिस्टम अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने पर रुकते हैं, निष्पादन को बाहरी वर्कफ़्लो या मैनुअल हस्तक्षेप पर छोड़ देते हैं। यह जानने और करने के बीच एक अंतर पैदा करता है। MonkDB सिस्टम के भीतर सीधे कार्यों को सक्षम करके उस अंतर को बंद करता है। डेटा और खुफिया द्वारा ट्रिगर किए गए निर्णय तुरंत निष्पादित किए जा सकते हैं, चाहे वे अपडेट करने वाले राज्य हों, घटनाओं को ट्रिगर करने या स्वचालित वर्कफ़्लो चलाने, मंच को छोड़ने के बिना।
- ट्रिगर
- कार्यप्रवाह
- बंद लूप
एक प्रणाली पर चलें जो लूप को बंद करता है।
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