Monk AIO
AI-Native オペレーティングインテリジェンスシステム
ストリーミングデータを自律的な意思決定へと変えるオペレーティングレイヤーです。エージェント、オーケストレーション、リアルタイム推論を、ソブリンデータプレーン上でネイティブに実行します。
- Autonomous
- Real-time
- Sovereign
MonkDB は、データ、インテリジェンス、アクションをひとつのシステムに統合する AI-Native の統合実行プラットフォームです。意思決定は、すべてリアルタイムで行われます。
断片化したスタックを、ひとつの継続したオペレーティングプレーンへと変える 3 つのシフトです。
すべてのデータをひとつのエンジンに。ベクター、Time-Series、Geospatial、ドキュメント、Blob、ストリーミングを、同じプレーン上で扱います。
ライブな AI コンテキストをエンジンに組み込みます。インテリジェンスはパイプラインを経由するのではなく、データが存在する場所で動作します。
意思決定がシステム内部でアクションをトリガーします。外部のオーケストレーターも、外部の遅延も不要です。
既存のデータインフラストラクチャーは、過度に煩雑で、動作が遅く、複雑です。そのため、AI-Native のソブリンなデータプレーンを構築するには適していません。MonkDB は、その準備が整っています。
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、ガバナンス、アイデンティティ、ポリシー適用を組み込んだ単一のセキュアなデータレイヤーへと統合します。すべてのエージェントアクションは、実行される前に認可とコンプライアンスが確認されます。
MonkDB は、データを取り込み、理解し、リアルタイムに実行する統合システムです。パイプラインも、遅延も、断片化したツール群も必要ありません。
MonkDB は、構造化、非構造化、半構造化のデータをひとつのプレーンに集約します。データ移動を排除し、データが存在する場所でインテリジェンスと実行を直接可能にすることで、レイテンシーと複雑性を低減します。
-- 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.
従来のシステムは、データ、AI、実行を分けて扱います。MonkDB はこれらをひとつのシステムに統合し、断片化を伴わないリアルタイムでインテリジェントな運用を可能にします。
ベクター、Time-Series、Geospatial、ドキュメント、Blob、Full-Text、Streaming SQL、Graph。ひとつのエンジン、ひとつのクエリ言語で。
埋め込み、ベクター検索、ハイブリッド検索、ライブコンテキストが、データプレーンにネイティブに存在します。外部の AI レイヤーを配線する必要はありません。
意思決定は、ワークフロー、状態更新、ダウンストリームのアクションを、エンジン内部から直接トリガーします。ループはここで閉じます。
多くのデータスタックは、1 つの仕事を 5 つのシステムで担い、運用コストを押し上げ、チームの速度を落としています。MonkDB はこれらを単一バイナリに集約します。可動部品を減らし、SLO を明確にし、イテレーションを加速します。
データは今や、エージェント、ワークフロー、イベントから、あらゆるフォーマットとあらゆる頻度で届きます。MonkDB はこれを取り込み、変換し、ひとつのクエリ面で提供します。パイプラインの接着剤も、スキーマドリフトも不要です。
自律システムは、バッチでは追いつかない速度でデータを生成します。MonkDB はストリームを処理しながら、履歴コンテキストと並行して提供します。意思決定は数分ではなく、ミリ秒で完結します。
AI ワークロードには、自らを統治するインフラストラクチャーが求められます。MonkDB は大規模に取り込み、処理し、保存します。アイデンティティ、ポリシー、リネージは、クエリが実行される前にあらかじめ組み込まれています。
MonkDB は SQL、ベクター検索、リアルタイム分析を、ひとつの実行レイヤーでサポートします。複数システムを必要としません。
ひとつのバイナリで 8 つのワークロードに対応します。標準 SQL でこれらを横断してクエリできます。
ベクター類似度、グラフ走査、Full-Text 検索を、ひとつのステートメントで組み合わせられます。
ストリーミングおよびバッチ取り込み、ミリ秒未満の書き込みパスを実現します。別途ブローカーは不要です。
ベクトル化された実行、ネイティブコードパス、コンパクトなメモリレイアウトを採用しています。C++ で構築されています。
アイデンティティ、アクセス、監査、リネージを、すべてのクエリが実行される前にあらかじめ組み込みます。
クラウド、オンプレミス、エッジ、エアギャップに対応します。同じバイナリ、同じセマンティクスです。
データベース、パイプライン、ベクター DB、AI レイヤーを、統合されたひとつのプラットフォームに置き換えます。
MonkDB はインフラストラクチャーのオーバーヘッドを削減し、アーキテクチャーをシンプル化し、本番投入までの時間を加速します。運用するシステムは少なく、面倒を見るべき統合も減り、本番環境の可動部品も減ります。
既存のデータインフラストラクチャーは、過度に煩雑で、動作が遅く、複雑です。AI-Native のソブリンデータプレーンを構築するには不向きです。
MonkDB は、その準備ができています。
AI-Native データプレーンのバックボーンを形づくる 4 つの能力です。運用上シンプルで、デフォルトでガバナンスされ、常にリアルタイムコンテキストに根ざすよう設計されています。
AI システムを、システム、環境、フォーマットを横断するデータと接続し、常時オンのコンテキストで稼働させます。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、エンタープライズ規模の AI 向けに統合されたセキュアなデータレイヤーへとまとめ上げます。
統合されたアイデンティティ、アクセス制御、ポリシー適用により、すべてのエージェントワークフローにガードレールを敷きます。MonkDB は、すべてのエージェントアクションが実行される前に、認可済みかつコンプライアンスに準拠していることを保証します。
AI システムとエージェントに、統合されたクエリ体験を通じてリアルタイムデータと履歴データの両方にアクセスする能力を提供します。MonkDB により、ライブイベントから長期のデータパターンまで、必要な情報をピンポイントで取得できます。
あらゆるインタラクションとデータの動きを、完全な透明性とともに追跡します。MonkDB はエンドツーエンドのオブザーバビリティを提供し、意思決定の監査、問題のトラブルシューティング、履歴コンテキストを伴うワークフローのリプレイを可能にします。
MonkDB は取り込み、ストレージ、コンピュート、実行を、ひとつの分散システムに統合します。
ストリーム、データベース、アプリケーション、センサー。
統合された取り込み、ストレージ、クエリ。
ベクター検索、ハイブリッド検索、ライブコンテキスト。
意思決定、トリガー、ワークフローをエンジン内で実行。
アプリ、エージェント、ダッシュボード、ダウンストリームシステム。
DB だけのスタックでは、ひとつの機能を出荷するために、ばらばらのデータシステムを縫い合わせる必要があります。MonkDB は、そのスタックを単一のマルチモデルエンジンに置き換えます。これは AI-Native のソブリンデータプレーンの基盤であり、その上に築くすべての土台となります。
AI-Native オペレーティングインテリジェンスシステム
ストリーミングデータを自律的な意思決定へと変えるオペレーティングレイヤーです。エージェント、オーケストレーション、リアルタイム推論を、ソブリンデータプレーン上でネイティブに実行します。
ドメインおよび機能特化
業界と業務機能に最適化された、本番運用対応のプラットフォーム群です。SmartMine、SmartMobility、SmartFinance をはじめ、拡大を続けるポートフォリオはすべて MonkDB と Monk AIO によって駆動されます。
単一バイナリ、運用オーバーヘッドはゼロ。
ひとつのプロセス。ひとつのエンジン。サイドカーも、オーケストレーターの乱立も、グルーコードも不要です。スケールが大きくなっても、運用は小さなままに保たれます。
高性能な C++ エンジンで、最小限のフットプリント。
ネイティブコードパス、ベクトル化された実行、コンパクトなメモリレイアウトを採用しています。手元のもっとも小さなハードウェアで、もっとも重いワークロードを動かせるよう設計されています。
あらゆるプロトコル、システム、データフォーマットのために設計。
SQL を話し、イベントをストリーミングし、Blob を取り込み、ベクターをクエリし、ドキュメントを提供します。すべてが同じプレーンから、間にパイプラインのグルーを挟むことなく行われます。
データ主権、ガバナンス、完全なトレーサビリティを標準装備。
すべてのアクションは認可され、すべてのクエリは監査されます。オンプレミス、エッジ、エアギャップ環境にデプロイしても、データのコントロールを手放すことはありません。
すべてのワークロードは同じプランへとコンパイルされます。結合はシステムをまたぐのではなく、ネイティブに行われます。下記の例では、近隣のユーザーをセマンティックな類似度でランク付けし、ライブのアクティビティでフィルターします。それをひとつのクエリで、インタラクティブなレイテンシーで実行します。
C++ で設計しました。ベクトル化された実行、デフォルトで分散、もっとも重要なワークロードに対して本番チューニング済みです。
ベクター、SQL、ストリーミングのワークロードで p99 を実現。
ノードを追加すれば、スループットがリニアに伸びます。コーディネーターのボトルネックはありません。
ペタバイト級クラスター。クラウド、オンプレミス、エッジ、エアギャップに対応。
AI-Native ソブリンデータプラットフォームは、AI とエージェンシーの時代に対する MonkDB の答えです。データシステムを統合する規制対応のアクセスレイヤーを備え、安全でコンテキストに即した、リアルタイムの AI を実現します。
統合データプレーンへの集約を検討する際に、エンタープライズチームが評価する能力を横並びで比較します。出典: ベンダーのドキュメント、公開ベンチマーク、お客様の本番環境です。
どこで動作するか
対応する CPU アーキテクチャー
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, G
ベクターとキーワードをひとつのクエリで
トランザクションと分析
組み込みの埋め込み、ベクターインデックス、エージェントコンテキスト
エアギャップ、オンプレミス、エグレスなし
商用モデル
*公開されているベンダーのドキュメントに基づきます。マルチモデルの凡例: V (Vector), TS (Timeseries), GIS (Geospatial), FTS (Full-Text), DOC (Document), SQL (Streaming SQL), BLOB (Blob), G (Graph)。
断片化したスタックを統合実行で置き換える 6 つの領域。各カードをクリックして詳細をご覧ください。