Solution · 01
AI/ML
ライブデータ上で AI を構築、実行、スケールします。
リアルタイムデータと履歴データを統合プラットフォーム内で直接扱う、エンドツーエンドの AI システムを実現します。
AI · LIVE
<5 ms
Inference latency on live state
0
External pipelines to maintain
1
Surface for SQL + vector + features
∞
Models running on the same plane
Why this matters
ユニファイドでリアルタイムなデータプレーン上の AI/ML
多くの AI システムは切り離されたパイプラインと静的データセットに依存し、陳腐化したモデルと遅延する意思決定をもたらします。MonkDB は AI がライブデータ上で直接動作することを可能にします。
オフラインモデルから継続的なインテリジェンスへ
What you get
What MonkDB makes possible for ai/ml
0101 / 04
Train and infer on continuously updated datasets
No batch windows, no stale snapshots. Models retrain and infer on the latest state.
0202 / 04
Combine structured + unstructured + vector data seamlessly
Hybrid retrieval across modalities in one query.
0303 / 04
Deploy models without external data movement
Inference and training happen where the data lives.
0404 / 04
Maintain real-time context for accurate predictions
Live state updates flow into model context with no pipeline lag.
How it works
Three steps, one continuous loop
TRAIN
1Train on continuously updated data
No batch windows. Models retrain on the latest state with no snapshot drift.
SERVE
2Serve inside the engine
Inference runs alongside SQL and vector retrieval. No data movement to a model server.
OBSERVE
3Close the feedback loop
Live outcomes flow back into the same store. Drift is observed, not surprised.
We collapsed our feature store, vector DB, and serving stack into MonkDB. Models now retrain hourly on production data, not last week’s extract.
Outcome in numbers
- 4×Retraining frequency
- 60%Pipeline systems retired
- <5 msP99 inference latency
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