Monk AIO
AI 原生操作智能系统
将流式数据转化为自主决策的操作层。智能体、编排与实时推理原生运行在主权数据平面之上。
- Autonomous
- Real-time
- Sovereign
三大转变,将分散技术栈整合为一个持续运行的执行平面。
所有数据在同一引擎中。Vector、Time-Series、Geospatial、Document、Blob 与流式数据同处一个平面。
实时 AI 上下文内建于引擎。智能在数据所在之处运行,而非跨管道之后。
决策在系统内部即时触发行动。无需外部编排器,无需额外延迟。
现有的数据基础设施过于臃肿、缓慢且复杂,难以承载 AI 原生主权数据平面。MonkDB 已经准备好。
MonkDB 将数据流、数据库、应用与模型整合到同一安全数据层,内置治理、身份与策略管控。每一次智能体的操作,都会在执行前完成授权和合规校验。
MonkDB 是一个统一系统,数据在其中被实时摄取、理解并执行。无管道、无延迟、无碎片化工具。
MonkDB 将结构化、非结构化与半结构化数据整合到单一平面,消除数据移动,让智能与执行直接发生在数据所在之处,降低延迟与复杂度。
-- 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.
传统系统将数据、AI 与执行割裂开来。MonkDB 将三者统一为同一系统,实现真正实时的智能化运营。
Vector、Time-Series、Geospatial、Document、Blob、Full-Text、Streaming SQL、Graph。一个引擎,一种查询语言。
嵌入、向量搜索、混合检索与实时上下文,原生于数据平面之内。无需对接外部 AI 层。
决策在引擎内直接触发工作流、状态更新与下游动作。闭环就在这里完成。
多数数据栈用五套系统做一件事,运维成本高、迭代缓慢。MonkDB 将其归并为单一二进制:组件更少,SLO 更清晰,迭代更快。
数据如今来自智能体、工作流与各类事件,格式与频率各异。MonkDB 通过统一的查询界面摄取、转换并提供数据。无需管道粘合,无需模式漂移。
自主系统产生数据的速度已超出批处理所能承受。MonkDB 在流式过程中即时处理,并与历史上下文一同提供。决策以毫秒计,不再以分钟计。
AI 工作负载需要能自我治理的基础设施。MonkDB 大规模摄取、处理与存储数据,每一次查询在执行前都已嵌入身份、策略与血缘。
MonkDB 在同一执行层支持 SQL、向量搜索与实时分析,无需多套系统。
一个二进制承载九种工作负载。通过标准 SQL 跨模查询。
Vector 相似度、Full-Text 搜索、Time-Series 与 SQL 过滤同处一条语句。
流式与批量摄取,亚毫秒写入路径,无需独立 Broker。
向量化执行、原生代码路径与紧凑内存布局。以 C++ 构建。
身份、访问、审计与血缘内建于每一次查询执行之前。
云、本地、边缘或气隙环境。同一二进制,同一语义。
用一个统一平台替换数据库、管道、向量数据库与 AI 层。
MonkDB 降低基础设施开销、简化架构并加速上线。更少的系统、更少的集成、更少的运行时活动部件。
现有的数据基础设施过于笨重、缓慢且复杂,不适合构建 AI 原生的主权数据平面。
MonkDB 已为此就绪。
构成 AI 原生数据平面骨干的四项能力,运维简洁、默认治理,并始终立足于实时上下文。
通过跨系统、跨环境、跨格式的数据连接,让 AI 系统始终在线感知上下文。MonkDB 将流、数据库、应用与模型汇聚到统一且安全的数据层,支撑企业级 AI。
在所有智能体工作流中建立护栏,集成身份、访问控制与策略执行。MonkDB 确保每一次智能体操作在执行前都已获授权且合规。
通过统一的查询体验,让 AI 系统与智能体同时访问实时与历史数据。无论是即时事件还是长期数据模式,MonkDB 都能按需提供。
以完整透明度追踪每一次交互与数据流动。MonkDB 提供端到端可观测性,支持决策审计、问题排查与基于完整历史上下文的工作流回放。
MonkDB 将摄取、存储、计算与执行整合为一个分布式系统。
数据流、数据库、应用与传感器。
统一摄取、存储与查询。
Vector 搜索、混合检索、实时上下文。
在引擎内完成决策、触发与工作流。
应用、智能体、仪表板与下游系统。
仅依赖数据库的技术栈,往往要拼接多种数据系统才能交付一个功能。MonkDB 用单一多模引擎取而代之,这既是我们 AI 原生主权数据平面的基础,也是我们之上一切构建的底座。
AI 原生操作智能系统
将流式数据转化为自主决策的操作层。智能体、编排与实时推理原生运行在主权数据平面之上。
面向行业与职能定制
面向行业与运营职能精调的生产级平台。SmartMine、SmartMobility、SmartFinance 等持续扩展中,全部由 MonkDB 与 Monk AIO 提供支撑。
单一二进制,零运维负担。
一个进程,一个引擎。无 sidecar、无编排器蔓延、无胶水代码。规模增长时运维依然轻量。
占用极小的高性能 C++ 引擎。
原生代码路径、向量化执行、紧凑内存布局。在最小的硬件上承载最重的工作负载。
兼容各类协议、系统与数据格式。
执行 SQL、流式事件、摄取 Blob、查询 Vector、提供 Document。同一平面完成,无需中间管道粘合。
内置数据主权、治理与完整可追溯性。
每次操作都经授权,每次查询都被审计。可部署在本地、边缘或气隙环境,数据始终掌握在自己手中。
每种工作负载都编译为同一执行计划。连接在引擎内原生完成,无需跨系统。下例在一条查询中按语义相似度对附近用户排序,并按实时活动过滤,整体保持交互级延迟。
以 C++ 工程化。向量化执行。默认分布式。在最关键的工作负载上进行生产级调优。
Vector、SQL 与流式工作负载下的 p99。
增加节点即获得线性吞吐,无协调器瓶颈。
PB 级集群。云、本地、边缘、气隙。
AI 原生主权数据平台是 MonkDB 对 AI 与智能体时代的回答。它通过受治理的访问层整合数据系统,赋能安全、上下文化、实时的 AI。
企业团队在向统一数据平面整合时常评估的能力对照表。来源:厂商文档、公开基准与客户部署。
运行位置
支持的 CPU 架构
V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, G
Vector 与关键词同处一条查询
事务与分析
内置嵌入、向量索引与智能体上下文
气隙、本地、零出向流量
商业模式
*基于公开厂商文档。多模图例:V (Vector)、TS (Timeseries)、GIS (Geospatial)、FTS (Full-Text)、DOC (Document)、SQL (Streaming SQL)、BLOB (Blob)、G (Graph)。
六个用统一执行替代分散技术栈的场景。点击任意卡片查看详情。