Monk AIO
人工智能原生操作情报系统
运营层将流媒体数据转化为自主决策. 代理,配套和实时推理在主权数据平面上运行.
- Autonomous
- Real-time
- Sovereign
Three shifts that turn fragmented stacks into one continuous operating plane.
All data in one engine. Vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming.
Live AI context built into the engine. Intelligence runs where the data lives.
Decisions trigger actions inside the system. No external orchestrators.
目前的数据基础设施过度繁重,缓慢和复杂,使其不适合构建人工智能原生主权数据计划.
蒙克DB将流,数据库,应用程序和模型统一成一个安全的数据层,具有内置的治理,身份和政策执行.
MonkDB is a unified system where data is ingested, understood, and acted upon in real time. No pipelines, no delays, no fragmented tools.
MonkDB consolidates vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming data into a single platform.
-- One query, four workloads, one engineSELECT id, name, v.embedding <=> $query_vec AS similarity, ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m, ts.value AS last_readingFROM events eJOIN vectors v ON v.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.
Traditional systems separate data, AI, and execution. MonkDB unifies them into a single system.
Vector, time-series, geospatial, document, blob, full-text, streaming SQL, key-value, graph. One engine. One query language.
Embeddings, vector search, hybrid retrieval, and live context, native to the data plane.
Decisions trigger workflows, state updates, and downstream actions directly inside the engine.
大多数数据堆都携带五个系统,执行一个工作,提高运营成本并减速团队.MonkDB将它们分解成一个单双:更少的移动部件,更清洁的SLO,更快的代.
现在来自各个格式,每个次序的代理,工作流程和事件.MonkDB通过单个查询表面摄入,转换和服务.没有管道粘合剂.没有方案漂移.
自主系统的数据速度比批量能吸收的速度更快.MonkDB在飞行中处理流量并与历史背景相结合.决策在毫秒内降落,而不是分钟.
人工智能工作负载需要自行管理的基础设施.MonkDB在执行之前将身份,政策和血统连接到每个查询中,以规模摄入,处理和存储.
MonkDB supports SQL, vector search, and real-time analytics in one execution layer.
Nine workloads in one binary. Query across them with standard SQL.
Vector similarity, full-text search, time-series, and SQL filters in a single statement.
Streaming and batch ingestion, sub-millisecond write path, no separate broker required.
Vectorized execution, native code paths, and a compact memory layout. Built in C++.
Identity, access, audit, and lineage built into every query before it executes.
Cloud, on-premises, edge, or air-gapped. The same binary, the same semantics.
Replace databases, pipelines, vector DBs, and AI layers with a single unified platform.
MonkDB reduces infrastructure overhead, simplifies architecture, and accelerates time to production.
现有的数据基础设施过于繁,缓慢和复杂,这使得它不适合构建AI原生主权数据平面.
蒙克DB准备好了.
它们的功能是人工智能原生数据平面的骨干, 设计以操作简单,默认管理,
通过将它们连接到系统,环境和格式中的数据,使AI系统能够以始终开放的背景运作.MonkDB将流,数据库,应用程序和模型结合在一起,成为企业规模AI的统一和安全数据层.
建立在所有代理工作流程中安全护,并实现整合的身份,访问控制和执行政策.MonkDB确保在执行之前,每个代理行动都被授权并符合.
通过统一查询体验,让人工智能系统和代理人能够通过实时和历史数据访问.MonkDB允许他们获取他们需要的内容,无论是实时事件还是长期数据模式.
随时跟踪每一个互动和数据的移动,完全透明.MonkDB提供端到端可观测性,以便您可以审计决策,解决问题,并以完整的历史背景重播工作流.
MonkDB integrates ingestion, storage, compute, and execution into one distributed system.
Streams, databases, applications, sensors.
Unified ingestion, storage, and query.
Vector search, hybrid retrieval, live context.
Decisions, triggers, workflows in-engine.
Apps, agents, dashboards, downstream systems.
仅基于数据库的堆将向量存储,时间系列引擎,流处理器和文件存储器结合在一起,只为运输一个功能.MonkDB将该堆取代了一个单个多模型引擎,这是我们人工智能原生主权数据平面的基础,以及我们在上面构建的一切基板.
人工智能原生操作情报系统
运营层将流媒体数据转化为自主决策. 代理,配套和实时推理在主权数据平面上运行.
域和功能特定
产品平台与工业和运营功能调整.智能矿,智能移动,智能金融以及不断增长的投资组合,所有这些都由MonkDB和Monk AIO支持.
单双,零运营费用.
一个过程,一个引擎,没有侧车,没有管弦乐器扩张,没有代码. 运营规模越来越小.
具有低效的C++引擎.
设计以运行最重的工作负载,
适用于每个协议,系统和数据格式.
语句SQL,流事件,吞点,查询向量,服务文件.所有这些都来自同一层面,没有管道在中间.
数据主权,治理,以及完整的追溯性.
任何行动都被授权,每个查询都被审计. 在场部署,边缘部署,或空中空隙,
每个工作负载都编译成相同的计划. 连接是本地发生的,而不是在系统中.下面的例子根据语义相似性排名附近的用户,通过现场活动过,在一个查询中,在交互性延迟.
Engineered in C++. Vectorized execution. Distributed by default. Production-tuned across the workloads that matter most.
p99 across vector, SQL, and streaming workloads.
Add nodes, get linear throughput. No coordinator bottleneck.
Petabyte clusters. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.
智能化智能主权数据平台代表了MonkDB对人工智能和代理时代的答案.它具有一个监管的访问层,该层集成数据系统,以促进安全,文本和实时人工智能.
企业团队在统一数据平面上结合时评估的能力.来源:供应商文档,公共基准和客户部署.
它们在哪里运行
支持的CPU架构
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G
单个查询中的向量和关键字
交易和分析
嵌入式,向量索引,代理文本
无气隙,现场,零出口
商业模式
*基于公开可用的供应商文档.多个模型传说:V (矢量),TS (时间系列),GIS (地质空间),FTS (全文),DOC (文档),SQL (流量SQL),BLOB (Blob),KV (关键值),G (图).
Six places where unified execution replaces fragmented stacks. Click any card for the depth.