¿Es VectorAI DB la mejor alternativa a Qdrant con aislamiento físico?

Si tu entorno de implementación no permite la conectividad a Internet saliente, los dos niveles de Qdrant compatibles con el «air gap» presentan importantes limitaciones. La nube privada requiere Kubernetes y un contrato comercial para empresas, sin precios publicados. El binario de código abierto de Docker funciona sin conexión, pero no incluye las herramientas de gestión, las copias de seguridad automatizadas ni la lógica de actualización sin tiempo de inactividad que necesitas en producción.

Actian VectorAI DB se distribuye como un único contenedor de Docker sin dependencias externas, sin necesidad de Kubernetes y con primitivas operativas integradas.

Este artículo explica exactamente cuál es la posición de cada producto respecto a la cuestión del «air-gap», en qué aspectos Qdrant sigue siendo la mejor opción y cuáles son las diferencias entre ambos en cuanto a rendimiento, coste y ecosistema.

La tabla siguiente muestra en qué se diferencian Qdrant y Actian VectorAI DB en cuanto a los criterios de decisión fundamentales para las implementaciones con aislamiento físico.

La fricción en el espacio de aire con Qdrant

Qdrant admite tres niveles de implementación. Cada uno de ellos incumple el requisito de aislamiento físico de forma diferente, y saber exactamente en qué punto incumple cada uno es un requisito previo para elegir entre ellos.

Nivel 1: Nube híbrida

Hybrid Cloud sitúa el plano de datos dentro de tu clúster, por lo que tus datos vectoriales nunca salen de tu infraestructura. El problema está en el plano de control. El Qdrant Cloud Agent que se incluye con Hybrid Cloud mantiene una conexión saliente persistente con grpc.cloud.qdrant.io y api.cloud.qdrant.io en el puerto 443. En un entorno verdaderamente aislado (air-gapped), esta conectividad está prohibida, lo que hace que Hybrid Cloud no sea una opción viable.

Nivel 2: Nube privada

Private Cloud es el único nivel de Qdrant que admite un funcionamiento verdaderamente aislado (air-gap), sin dependencias de salida. Se ejecuta en las propias instalaciones sin llamadas externas al plano de control. Sin embargo, requiere un entorno de Kubernetes y un acuerdo comercial de nivel empresarial. Private Cloud no es un producto de autoservicio y requiere un acuerdo comercial de nivel empresarial. No hay precios publicados, ni versión de prueba, ni proceso de registro de autoservicio. Para un equipo de ingeniería que necesite la búsqueda vectorial sin conexión este trimestre, y no tras un ciclo de adquisición, este nivel resulta inaccesible tanto desde el punto de vista operativo como comercial.

Nivel 3: Bases de datos vectoriales de código abierto (autónomas)

El binario basado en Docker se ejecuta sin conexión. Para el desarrollo y la creación de prototipos, funciona sin problemas. En producción, las carencias son evidentes. La distribución de código abierto se suministra sin interfaz de usuario de gestión, sin herramientas de copia de seguridad automatizadas ni lógica de actualización sin tiempo de inactividad. La replicación requiere que se cree y se gestione una capa de conmutación por error propia. Las copias de seguridad implican escribir y programar scripts de shell que interactúen con la API de instantáneas de Qdrant, con una política de retención propia y una lógica de transferencia para el almacenamiento aislado. Las actualizaciones de índices requieren un tiempo de inactividad planificado, ya que no existe una ruta de actualización progresiva. No se está ejecutando Qdrant; se está ejecutando el motor de Qdrant más una capa de operaciones de producción que hay que crear por cuenta propia.

Comparación en tres paneles de Qdrant Hybrid Cloud, Qdrant Private Cloud y VectorAI DB

Rendimiento con 1 millón de vectores

Las pruebas de rendimiento realizadas en abril de 2026 revelan una marcada diferencia en el rendimiento y la escalabilidad, características clave del sistema. Con una base de referencia de un millón de vectores (768 dimensiones), VectorAI DB mantiene una ventaja de 5,7 veces en consultas por segundo (QPS) con respecto a Qdrant.

Cabe señalar que en esta prueba de rendimiento se utilizó QdrantLocal, el modo integrado en el proceso, en lugar del servidor Qdrant Standalone completo. QdrantLocal no ejecuta los optimizadores en segundo plano disponibles en Qdrant Standalone, lo que afecta al rendimiento bajo cargas de trabajo sostenidas. Como referencia de terceros a mayor escala, la prueba de rendimiento Tiger Data 50M-vector registró que Qdrant v1.13.4 alcanzaba 41 QPS con un 99 % de recuperación en una instancia AWS r6id.4xlarge.

El resultado más importante es la estabilidad en el escalado. Con 10 millones de vectores, VectorAI DB conservó el 72 % de su rendimiento original, mientras que Qdrant se redujo a aproximadamente el 12 % de su rendimiento de referencia en las mismas condiciones de autoalojamiento. Este comportamiento es relevante en las implementaciones con aislamiento físico, ya que los operadores no pueden confiar en el escalado elástico de la nube para compensar la pérdida de rendimiento.

Qdrant sigue destacando por la calidad de la recuperación de datos y la madurez de su ecosistema, pero la disminución del rendimiento que se produce con índices de mayor tamaño supone una carga operativa para los equipos que gestionan una infraestructura totalmente desconectada.

Los resultados de las pruebas de rendimiento indican que VectorAI DB mantiene el rendimiento de forma más eficaz a medida que aumenta el tamaño del índice, evitando la fuerte degradación que se observa habitualmente en algunas implementaciones basadas en HNSW.

Prueba de rendimiento entre VectorAI DB y QdrantLocal a una escala de 1 millón de vectores

Coste de funcionamiento de Qdrant frente a VectorAI DB

Cuadrante

Qdrant Cloud utiliza un modelo de precios basado en el uso, vinculado al consumo de recursos de procesamiento, memoria y almacenamiento. Los precios varían en función de la configuración del clúster, el proveedor de servicios en la nube y la región, y Qdrant no publica las tarifas fijas por recurso. A medida que aumentan los requisitos de infraestructura, los costes se ajustan al uso del hardware, lo que hace que la elaboración de presupuestos a largo plazo resulte menos predecible para las implementaciones aisladas físicamente.

Los precios de la nube privada de Qdrant son personalizados y requieren un ciclo de ventas que alarga el plazo de ejecución del proyecto en varias semanas. La versión de código abierto es «gratuita» en cuanto a la licencia, pero el coste oculto radica en las «horas de trabajo» necesarias para crear scripts de copia de seguridad personalizados, paneles de control y lógica de conmutación por error, ninguno de los cuales se incluye con el binario de código abierto.

Base de datos de VectorAI

Actian VectorAI DB ofrece un plan básico de 417 $ al mes (facturado anualmente) para hasta un millón de vectores, diseñado para aplicaciones de IA a pequeña escala. Los planes se amplían hasta un nivel empresarial que admite más de 10 millones de vectores. También hay disponibles planes personalizados para el borde (edge) destinados a implementaciones especializadas. Visita la página de precios de Actian VectorAI DB y utiliza la herramienta de cálculo interactiva para encontrar el plan más adecuado.

VectorAI DB se distribuye como una solución de implementación propia, sin dependencias de la nube ni requisitos previos de Kubernetes.

Comparación de costes entre Actian VectorAI DB y Qdrant a una escala vectorial de 1 millón

Cuándo Qdrant es la opción adecuada

VectorAI DB está diseñado para entornos sin conexión, pero no es la opción más adecuada para todos los casos de uso. Qdrant es la mejor opción si:

• Dispones de una conexión a Internet fiable: El servicio gestionado de Qdrant Cloud está más consolidado que la oferta inicial en la nube de VectorAI DB.
• Si necesitas una cuantificación avanzada: Si necesitas opciones específicas de cuantización binaria o escalar para ajustar vectores de más de 100 millones en un espacio de memoria limitado, la implementación HNSW de Qdrant es más flexible.
• Necesitas compatibilidad con varios idiomas: Qdrant es compatible con SDK en Python, JavaScript, Rust, Go, .NET y Java. Si tu pila tecnológica no utiliza Python ni JavaScript, VectorAI DB requiere un mayor trabajo manual de integración mediante REST o SQL.
• Necesitas una dilatada trayectoria en producción: Qdrant ya se ha implementado en producción en empresas como HubSpot. VectorAI DB es más reciente y cuenta con menos historial público de producción.
• Necesitas un filtrado avanzado: Qdrant ofrece expresiones de filtrado avanzadas que se ejecutan de forma eficiente durante la búsqueda por similitud y admiten condiciones booleanas complejas en varios campos. Las cargas de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) necesitan este tipo de filtrado para restringir la recuperación por fecha, ID de cliente, origen del documento o permisos de seguridad.

Diagrama de flujo de decisiones

Madurez del ecosistema y de la integración

La brecha de madurez es evidente en el panorama de la integración. Qdrant se integra con casi todas las herramientas principales de la pila de IA, desde Terraform y Pulumi hasta LangChain, LlamaIndex y Haystack. Qdrant también cuenta con las certificaciones SOC 2 Tipo II e HIPAA, que son fundamentales para las implementaciones en la nube.

VectorAI DB se lanzó con SDK para Python y JavaScript, así como con API nativas gRPC y REST. Aunque es compatible con LangChain y LlamaIndex, su ecosistema sigue creciendo. Una de las ventajas de VectorAI DB en lo que respecta a la seguridad es que permite la autenticación y el cifrado de forma predeterminada. Por el contrario, la autenticación de Qdrant suele estar desactivada de forma predeterminada en Docker, lo que requiere una configuración manual para cumplir con los estándares básicos de preparación para la producción.

Inicialización en paralelo (Python)

Ambos ejemplos inicializan una conexión de cliente y ejecutan una búsqueda vectorial filtrada, pero adoptan enfoques diferentes. Qdrant utiliza un cliente fuertemente tipado con modelos de filtro explícitos y configuración manual, mientras que Actian VectorAI DB agiliza la inicialización con una interfaz mínima y filtros sencillos basados en diccionarios.

Qdrant independiente

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, MatchValue

client = QdrantClient(
    url="http://localhost:6333",
    api_key="your_key"  # optional for local
)

results = client.search(
    collection_name="docs",
    query_vector=[0.1, 0.2, 0.3],
    query_filter=Filter(
        must=[
            FieldCondition(
                key="jurisdiction",
                match=MatchValue(value="SG")
            )
        ]
    )
)

Qué hace el código

• Se conecta a una instancia de Qdrant que se ejecuta en localhost:6333.
• Utiliza una clave API (opcional en el entorno local, obligatoria en producción o en la nube).
• Realiza una búsqueda de similitud entre vectores.
• Aplica un filtro de carga útil (jurisdicción = «SG»).
• Consultas sobre una colección denominada «docs».

Base de datos de VectorAI

from actian_vectorai import VectorAIClient

client = VectorAIClient("http://localhost:50051")

results = client.points.search(
    collection_name="docs",
    vector=[0.1, 0.2, 0.3],
    filters={
        "jurisdiction": "SG"
    }
)

Qué hace el código

• Se conecta a una instancia de VectorAI DB (punto final predeterminado de gRPC/HTTP).
• Utiliza la seguridad integrada a nivel de contenedor (no se necesita ninguna clave de API explícita).
• Realiza una búsqueda de similitud entre vectores.
• Aplica un filtro de metadatos sencillo basado en un diccionario.
• Consulta el colección «docs» colección.

Comparativa con otras alternativas a Qdrant

Si ni Qdrant ni VectorAI DB se ajustan a tus necesidades, plantéate estas alternativas teniendo en cuenta su capacidad de aislamiento físico:

• Pinecone: Líder en búsqueda vectorial gestionada, pero exclusivamente en la nube. Su opción «Bring Your Own Cloud» (BYOC) sigue requiriendo una conexión saliente al plano de control de Pinecone, lo que la descarta para entornos verdaderamente aislados (air-gap).
• Milvus: Se puede alojar de forma autónoma en Kubernetes. Sin embargo, la cadena de dependencias de más de 20 pods lo hace «pesado» desde el punto de vista operativo. Es excesivo para equipos que no desean gestionar un clúster complejo de Kubernetes para su búsqueda vectorial.
• Weaviate: Es compatible con Docker y Kubernetes. Es una buena solución intermedia, pero requiere que todo el índice HNSW se mantenga en memoria, lo que puede suponer una limitación para el hardware aislado de la red con recursos limitados.
• ChromaDB: Es ligero y fácil de ejecutar sin conexión. Sin embargo, carece de mecanismos de alta disponibilidad y de conmutación por error aptos para entornos de producción, por lo que resulta más adecuado para la creación de prototipos que para sistemas de cumplimiento normativo de misión crítica.
• Faiss: Una biblioteca desarrollada por Meta para realizar búsquedas de similitud y agrupaciones eficientes de vectores densos, que se utiliza a menudo cuando se necesita rendimiento o aceleración por GPU.
• Elasticsearch y OpenSearch: Ambos han incorporado funciones de búsqueda vectorial, lo que permite la recuperación híbrida.

Tabla comparativa completa

En esta tabla se compara cómo las principales bases de datos vectoriales gestionan los requisitos de implementación sin conexión y con aislamiento físico.

En teoría, la mayoría de las alternativas pueden funcionar sin conexión, pero conllevan una mayor complejidad operativa, carencias en las funcionalidades o dependencias ocultas. VectorAI DB destaca por considerar la compatibilidad con el modo «air-gap» como una restricción de diseño fundamental, en lugar de como un aspecto secundario.

Conclusión

Los requisitos de aislamiento físico cambian por completo la decisión. Qdrant admite la implementación sin conexión, pero te obliga a elegir entre la complejidad de Kubernetes o una capacidad operativa reducida. VectorAI DB elimina esa disyuntiva al integrar todo en un único sistema autónomo sin dependencias externas.

Si necesitas una escalabilidad contrastada, un ecosistema maduro y opciones gestionadas, elige Qdrant. Si necesitas una implementación verdaderamente aislada con una carga operativa mínima, VectorAI DB es la opción más adecuada.

Consulta la documentación de VectorAI DB y evalúa si su sencillez se ajusta a tus limitaciones de implementación.

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Acerca del autor

Acerca de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury es la directora de producto de Actian Zen y VectorAI DB, donde dirige la estrategia de la plataforma de datos en el borde más sólida del sector. Gracias a su experiencia en MongoDB y Goldman Sachs, Tahiya se especializa en crear productos que se sitúan en la intersección entre las necesidades empresariales a gran escala y la agilidad de los desarrolladores modernos. Le apasiona eliminar la complejidad de la infraestructura de datos, lo que permite a los equipos de ingeniería pasar más rápidamente del prototipo a la producción.