MonkDB
AI-ネイティブ 主権データプラン

あなたのAIネイティブ主権データプラン

管理,スケーラビリティ,パフォーマンスに妥協がないことを保証し,すべてのデータから得られた包括的な文脈をあなたのサービスと代理者に提供します.

VectorTime-SeriesGeospatialFull-Text SearchDocument / JSONStreaming SQLBlob StorageKey-ValueGraphIn-Memory LayerMulti-Modal AI
Positioning

From Data Systems to Execution Systems

Three shifts that turn fragmented stacks into one continuous operating plane.

01

Unify

All data in one engine. Vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming.

9 workloads, 1 engine
02

Understand

Live AI context built into the engine. Intelligence runs where the data lives.

Vector + hybrid retrieval
03

Act

Decisions trigger actions inside the system. No external orchestrators.

In-engine triggers
性能
LIVE
0.0M/sec
書き込みは継続
ストリーミング摂取,単一のクラスタ
<0ms
p99 查询遅延
矢量とSQLが1つの平面で
0
作業量,エンジン1台
矢量,時間系,地質空間,全文,文書,SQL,点,キー値,グラフ
0.00%
営業時間 SLA
空気ギャップの部署が含まれています
AI ソリューションAI サービス

AIエコシステムを連続的なデータコンテキストに 基盤とし ストリーム,データベース,アプリケーション,モデルを安全な層に繋げます

データのインフラストラクチャの未来を共に構築しよう

AIエコシステムとエージェントを リアルタイムと歴史的なデータへの 絶好のアクセスで 単一の統一したクエリ体験を通じて 動かす.

UserUser
20K+ ライブユーザー

モンクDBはAI準備

  • シンプル: 単一のバイナリー,ゼロオペ
  • 効率:高性能のC++エンジン
  • 互動性:すべてのプロトコルとフォーマット
  • 安全:主権,統治,追跡可能
02 / について

完全にデータ主権機械の誕生を

0k
AI-ネイティブソリューション
顧客 に 届け られ た

現在存在するデータインフラストラクチャは過度に繁忙で,遅い,複雑で,AIネイティブ主権的なデータプランを構築するのに適さない.

MonkDBはストリーム,データベース,アプリケーション,モデルを統合して,安全なデータレイヤを統合し,内蔵されたガバナンス,アイデンティティ,ポリシー執行を備えています.実行される前にすべてのエージェントアクションが承認され,コンプライアンスされます.

管理されたアクセスリアルタイム ストリーミング完全な追跡可能性準備捜査官
Platform

The AI-Native Unified Execution Engine

MonkDB is a unified system where data is ingested, understood, and acted upon in real time. No pipelines, no delays, no fragmented tools.

  • Vector
  • Time-Series
  • Geospatial
  • Document
  • Blob
  • Streaming SQL
  • Full-Text
  • Key-Value
  • Graph

MonkDB consolidates vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming data into a single platform.

TouchedVectorTime-SeriesGeospatialSQL
monkdb shell · productionLive
-- One query, four workloads, one engine
SELECT id, name,
v.embedding <=> $query_vec AS similarity,
ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m,
ts.value AS last_reading
FROM events e
JOIN vectors v ON v.event_id = e.id
JOIN timeseries ts ON ts.event_id = e.id
WHERE ts.ts > now() - INTERVAL '1 minute'
AND v.embedding <=> $query_vec < 0.30
ORDER BY similarity ASC LIMIT 25;
25 rows in 0.8 ms p99

No federation. No glue code. No data movement.

Difference

Most platforms stop at insight.MonkDB executes.

Traditional systems separate data, AI, and execution. MonkDB unifies them into a single system.

01Unified by Design
ONE9 WORKLOADS1 ENGINE

All data types in one system

Vector, time-series, geospatial, document, blob, full-text, streaming SQL, key-value, graph. One engine. One query language.

02AI-Native Core

Intelligence built into the engine

Embeddings, vector search, hybrid retrieval, and live context, native to the data plane.

03Execution Built-In
DECIDEACTIN-ENGINE LOOP

Instant action, not insight reports

Decisions trigger workflows, state updates, and downstream actions directly inside the engine.

03 / 特徴

なぜチームを選んだのかMonkDB

建築をシンプルにスケールで保つ

ほとんどのデータスタックには5つのシステムが1つの仕事をしているため,オペレーションコストが上がり,チームが遅くなっている.MonkDBはそれらを単一のバイナリに分解します. 移動する部品が少なく,SLOがクリーンで,再演が速く.

AI 代理の世界のための現代データ戦略

モンクDBは単一のクエリ表面でデータを吸収し,変換し,サービスします.パイプラインの粘着剤はありません. シーケマ漂移はありません.

静的なインフラストラクチャ上のリアルタイムシステム

自動システムでは,バッチが吸収できるよりも速くデータを生成します.MonkDBは,飛行中のストリームを処理し,歴史的文脈に沿ってそれらを提供します.決定は数分ではなくミリ秒で着陸します.

AI の作業量のための自律型インフラストラクチャ

AI の 作業負荷は,自律する インフラストラクチャが必要. MonkDB は,実行する前に,各クエリにアイデンティティ,ポリシー,および系を組み込む.

Capabilities

Six engines, one system

MonkDB supports SQL, vector search, and real-time analytics in one execution layer.

9 workloads

Multi-model engine

Nine workloads in one binary. Query across them with standard SQL.

VectorTime-SeriesGeospatialDocument
1 dialect

Hybrid query engine

Vector similarity, full-text search, time-series, and SQL filters in a single statement.

ANNBM25Spatial joinWindow fns
<1 ms write

Real-time ingestion

Streaming and batch ingestion, sub-millisecond write path, no separate broker required.

KafkaCDCS3 batchPulsar
C++ engine

High performance

Vectorized execution, native code paths, and a compact memory layout. Built in C++.

SIMDVectorizedARM + x86Zero-copy
SOC2 / ISO27001

Enterprise security

Identity, access, audit, and lineage built into every query before it executes.

RBACABACAudit logAES-256
ARM + x86_64

Flexible deployment

Cloud, on-premises, edge, or air-gapped. The same binary, the same semantics.

CloudOn-premEdgeAir-gapped
Stack

Replace complexity with one system

Replace databases, pipelines, vector DBs, and AI layers with a single unified platform.

MonkDB reduces infrastructure overhead, simplifies architecture, and accelerates time to production.

Workload
Traditional Stack
MonkDB
Operational data
PostgreSQL, MySQL
Native
Vector search
Pinecone, Weaviate
Native
Time-series
InfluxDB, TimescaleDB
Native
Streaming SQL
Kafka + Flink
Native
Search and full-text
Elasticsearch, OpenSearch
Native
Geospatial
PostGIS, custom
Native
AI inference
vLLM, Triton, custom
Native
7 workloads
7+ vendors · 7+ ops surfaces
1 binary · 1 vendor
04 / 主権

データの完全主権
AIの世界に 安全で完ぺきです

現在存在するデータインフラストラクチャは過度に繁忙で,遅い,複雑で,AIネイティブ主権的なデータプランを構築するのに適さない.

モンクDBは準備中だ

  • Air-Gapped Ready
  • SOC 2 Type II
  • ISO 27001
  • GDPR
  • HIPAA
05 / 建築

機械の原産物である 独立データ飛行機
流から統治へと

4つの機能が AI-ネイティブデータ平面の骨組みとなり 操作的にシンプルで デフォルトで管理され リアルタイムコンテキストで常にベースになっています

図書 建築
LIVE

Apps

IoT & Edge

Streams

PG Wire

MonkDB

Vector

Streaming SQL

Timeseries

Document/JSON

Geospatial

Full Text Search

Key-Value

Graph

In-Memory

Blob Store

Analytics

Search

AI Apps

& more

Flow

Data Sources to Action,
in one engine

MonkDB integrates ingestion, storage, compute, and execution into one distributed system.

Data Sources

Streams, databases, applications, sensors.

  • Kafka
  • S3
  • Postgres
  • OPC UA

MonkDB

Unified ingestion, storage, and query.

  • Multi-model
  • Vector
  • SQL

Intelligence

Vector search, hybrid retrieval, live context.

  • Embeddings
  • ANN
  • Hybrid

Execution

Decisions, triggers, workflows in-engine.

  • Triggers
  • Workflows
  • Webhooks

Applications

Apps, agents, dashboards, downstream systems.

  • Apps
  • Agents
  • BI
06 / エンジンは

モンクDBは データベースを超えて

データベースのみを構成するスタックがベクトルストア,タイムシリーズエンジン,ストリームプロセッサ,ドキュメントストアを組み合わせて 機能を1つだけ送信する.MonkDBは,そのスタックを単一のマルチモデルエンジンで置き換え,AIの原産主権データ平面の基礎であり,その上に構築するすべての基底です.

01 / 操作層

Monk AIO

AI-ネイティブオペレーティング インテリジェンスシステム

流動データを自動決定に変える操作層です 代理人,オーケストレーション,リアルタイム推論は 主権的なデータレベルでネイティブに実行されます

  • Autonomous
  • Real-time
  • Sovereign
02 / プラットフォームポートフォリオ

SmartX Platforms

ドメインおよび機能特異性

産業と運用機能に合わせた生産プラットフォーム. スマートマイヌ, スマートモビリティ, スマートファイナンス,そして成長するポートフォリオ,すべてはモンクDBとモンクAIOによって動力されています.

  • SmartMine
  • SmartMobility
  • SmartFinance
  • + more
モンクDBはAI準備ができている
  • 01
    シンプル

    単行バイナリー 運用費はゼロ

    プロセス一つ エンジン一つ サイドカーもオーケストラターも 付着コードも 拡大するにつれて 操作は小さくなります

  • 02
    効率

    低性能のC++エンジン

    カーストのコードパスが 矢量化実行とコンパクトメモリレイアウトです 最小のハードウェアで 最重の作業を実行するように設計されています

  • 03
    互動性

    すべてのプロトコル,システム,データフォーマットに 組み込まれています

    SQL,ストリームイベント,インゲート・ボブ,クエリベクター,サーバードキュメントを 同じ平面から,間にはパイプラインの粘着がない.

  • 04
    安全

    データの主権 統治 完全な追跡が組み込まれています

    操作は許可され 問い合わせは監査され 局所や端位や空間のギャップで データをコントロールすることを放棄することなく 展開します

証拠 4つの方法

矢量検索 ジオ空間 タイム・シリーズ 単一の記述で パイプライン 粘着 連邦

作業負荷は全て同じプランにまとめられます. 接続はシステム全体でではなくネイティブで起こります. 下の例では,インタラクティブ遅延で,ライブアクティビティによってフィルタリングされた,セマンティック類似性によって近くのユーザーをランク付けします.

monkdb · psqlSQL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
VectorGeospatialTime-SeriesSQL
Performance

Built for the workloads that don't tolerate delay

Engineered in C++. Vectorized execution. Distributed by default. Production-tuned across the workloads that matter most.

0.0 ms
Sub-millisecond latency

p99 across vector, SQL, and streaming workloads.

p50p90p99
Linear concurrency

Add nodes, get linear throughput. No coordinator bottleneck.

10×
0 PB+
Scalable architecture

Petabyte clusters. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.

12-NODE CLUSTER
07 / 任務

AIは企業データのあらゆる側面を 変えた そこで,我々は彼らが運用するプラットフォームを建設しました.

AI Native Sovereign Data Platformは, MonkDBからAIとエージェントの時代への答えを表しています.安全,文脈的,リアルタイム AI を容易にするためにデータシステムを統合する規制されたアクセス層を備えています.

07 / 比較

モンクDBが比較する方法は
特徴ごとに

企業チームは統合されたデータレベルに統合する際に評価する能力の並べ替え. ソース:ベンダードキュメント,公共基準,顧客展開.

部署

流れていく場所

MonkDB
クラウド,オンプレム,エッジ

処理機

サポートされているCPUアーキテクチャ

MonkDB
ARM, x86_64

多型型

V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G

MonkDB
9 / 9

ハイブリッド検索

矢量とキーワードが1つのクエリで

MonkDB

HTAP

取引および分析

MonkDB

AIネイティブ

組み込み,ベクトルインデックス,エージェントコンテキスト

MonkDB

主権

機内空気隙,ゼロ出力

MonkDB

ライセンス

商業モデル

MonkDB
EULAの柔軟性
支援部分的なサポートされていない

*公開利用可能なベンダー文書に基づいた.多モデル伝説: V (ベクター), TS (タイムシリーズ), GIS (ジオスペシャル), FTS (フルテキスト), DOC (ドキュメント), SQL (ストリーミング SQL), BLOB (Blob), KV (キー-バリュー), G (グラフ).

投資の返済MonkDB

70%費用削減
速度の質問
1統一プラットフォーム

重要な 区別

  • 複数の専門データベース
  • 複雑な脆弱なデータパイプライン
  • 静態インフラストラクチャ,リアルタイムがない
  • DevOps 上手な費用の増加
  • 断片化されたAIと統治

MonkDB の 後

  • シンプル: 単一のバイナリー,ゼロオペ
  • 効率:高性能のC++エンジン
  • 互動性:すべてのプロトコルとフォーマット
  • 安全:主権と追跡性が組み込まれている
  • AI 準備:エージェントグレードのコンテキスト層

準備はいい?

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