VectorAI DB est-il la meilleure alternative à Qdrant en mode « air-gapped » ?

Si votre déploiement interdit toute connexion sortante vers Internet, les deux niveaux de Qdrant compatibles avec un environnement « air-gap » présentent tous deux des obstacles importants. L’option « Private Cloud » nécessite Kubernetes et un contrat commercial d’entreprise dont les tarifs ne sont pas publiés. Le binaire Docker open source fonctionne hors ligne, mais ne dispose pas des outils de gestion, des sauvegardes automatisées et de la logiquetemps d'arrêt dont vous avez besoin en production.

Actian VectorAI DB est fourni sous la forme d'un conteneur Docker unique, sans dépendance externe, ne nécessitant pas Kubernetes et intégrant des primitives opérationnelles.

Cet article explique précisément quelle est la position de chaque produit sur la question de l'« air gap », dans quels cas Qdrant reste le choix le plus judicieux, et quels sont les compromis en termes de performances, de coût et d'écosystème entre les deux solutions.

Le tableau ci-dessous présente les différences entre Qdrant et Actian VectorAI DB au regard des critères de décision essentiels pour les déploiements en environnement isolé.

Le frottement dans l'espace d'air avec Qdrant

Qdrant prend en charge trois déploiement . Chacun d'entre eux ne respecte pas l'exigence d'« air gap » de la même manière, et il est indispensable de savoir précisément en quoi chacun d'entre eux ne répond pas à cette exigence pour pouvoir choisir entre eux.

Niveau 1 : Cloud hybride

Hybrid Cloud place le plan de données au sein de votre cluster, de sorte que vos données vectorielles ne quittent jamais votre infrastructure. Le problème réside dans le plan de contrôle. L'agent Qdrant Cloud fourni avec Hybrid Cloud maintient une connexion sortante persistante vers grpc.cloud.qdrant.io et api.cloud.qdrant.io sur le port 443. Dans un véritable environnement « air-gapped », cette connectivité est interdite, ce qui rend Hybrid Cloud inenvisageable.

Niveau 2 : Cloud privé

Private Cloud est le seul niveau de Qdrant qui prend en charge un fonctionnement véritablement « air-gap », sans aucune dépendance sortante. Il fonctionne sur site aucun appel externe vers le plan de contrôle. Cependant, il nécessite un environnement Kubernetes et un engagement commercial au niveau de l’entreprise. Private Cloud n’est pas un libre-service et nécessite un engagement commercial au niveau de l’entreprise. Il n’y a pas de tarification publiée, ni de version d’essai, ni de procédure libre-service . Pour une équipe d'ingénieurs qui a besoin d'une recherche vectorielle hors ligne dès ce trimestre, et non à l'issue d'un cycle d'approvisionnement, ce niveau est inaccessible tant sur le plan opérationnel que commercial.

Niveau 3 : Bases de données vectorielles open source (autonomes)

Le binaire basé sur Docker fonctionne hors ligne. Pour le développement et le prototypage, il fonctionne sans problème. En production, les lacunes sont bien réelles. La distribution OSS est fournie sans interface utilisateur de gestion, sans outils de sauvegarde automatisés ni logiquetemps d'arrêt . La réplication vous oblige à mettre en place et à gérer votre propre couche de basculement. La sauvegarde implique d’écrire et de planifier des scripts shell qui interagissent avec l’API de snapshots de Qdrant, avec votre propre politique de rétention et votre propre logique de transfert vers un stockage isolé physiquement. Les mises à jour de l’index nécessitent temps d'arrêt planifiés, temps d'arrêt il n’existe pas de procédure de mise à jour progressive. Vous n’exécutez pas Qdrant ; vous exécutez le moteur de Qdrant ainsi qu’une couche d’exploitation en production que vous devez mettre en place vous-même.

Comparaison en trois volets de l'architecture de Qdrant Hybrid Cloud, Qdrant Private Cloud et VectorAI DB

Performances avec 1 million de vecteurs

Les tests de performance réalisés en avril 2026 révèlent une différence marquée en termes de débit et de scalabilité, deux caractéristiques clés. Avec un scénario de référence d'un million de vecteurs (768 dimensions), VectorAI DB conserve une avance de 5,7 fois sur Qdrant en termes de requêtes par seconde (QPS).

Il convient de noter que ce test de performance a utilisé QdrantLocal, le Embarqué intégré au processus, plutôt que le serveur Qdrant Standalone complet. QdrantLocal n’exécute pas les optimiseurs en arrière-plan disponibles dans Qdrant Standalone, ce qui affecte le débit sous des charges de travail soutenues. Pour une référence tierce à plus grande échelle, le benchmark Tiger Data 50M-vector a enregistré pour Qdrant v1.13.4 un débit de 41 QPS avec un taux de rappel de 99 % sur une instance AWS r6id.4xlarge.

Le résultat le plus significatif concerne la stabilité à l'échelle. Avec 10 millions de vecteurs, VectorAI DB a conservé 72 % de son débit initial, tandis que Qdrant a vu ses performances chuter à environ 12 % de ses performances de référence dans les mêmes conditions d'hébergement autonome. Ce comportement est crucial dans les déploiements en « air-gap », car les opérateurs ne peuvent pas compter sur la flexibilité du cloud pour compenser la dégradation des performances.

Qdrant conserve ses atouts en matière de qualité de récupération et de maturité de l'écosystème, mais la baisse de débit observée avec des index plus volumineux génère une pression opérationnelle pour les équipes exploitant une infrastructure entièrement déconnectée.

Les résultats des tests de performance montrent que VectorAI DB maintient plus efficacement son débit à mesure que la taille de l'index augmente, évitant ainsi la forte dégradation souvent observée dans certains déploiements basés sur HNSW.

Test de performances comparatif entre VectorAI DB et QdrantLocal à l'échelle d'un million de vecteurs

Coût d'exploitation de Qdrant par rapport à la base de données VectorAI

Qdrant

Qdrant Cloud utilise un modèle de tarification basé sur l'utilisation, lié à la consommation de ressources de calcul, de mémoire et de stockage. Les tarifs varient en fonction de la configuration du cluster, du fournisseur de cloud et de la région, et Qdrant ne publie pas les tarifs fixes par ressource. À mesure que les besoins en infrastructure augmentent, les coûts évoluent en fonction de l'utilisation du matériel, ce qui rend la budgétisation à long terme moins prévisible pour les déploiements en « air-gap ».

La tarification du cloud privé de Qdrant est personnalisée et nécessite un cycle de vente qui allonge le calendrier du projet de plusieurs semaines. La version open source est « gratuite » en termes de licence, mais le coût caché réside dans le nombre d’« heures de travail » nécessaires pour créer des scripts de sauvegarde personnalisés, des tableaux de bord de surveillance et une logique de basculement, éléments qui ne sont pas fournis avec le binaire open source.

VectorAI DB

Actian VectorAI DB propose une offre d'entrée de gamme à 417 $ par mois (facturée annuellement) pour un maximum d'un million de vecteurs, conçue pour les applications d'IA à petite échelle. Les offres s'étendent jusqu'à un niveau « entreprise » prenant en charge plus de 10 millions de vecteurs. Des formules « edge » personnalisées sont également disponibles pour les déploiements spécialisés. Rendez-vous sur la page des tarifs d'Actian VectorAI DB et utilisez l'estimateur interactif pour trouver l'offre qui vous convient.

VectorAI DB est fourni sous forme de déploiement auto-hébergé déploiement dépendances au cloud ni prérequis liés à Kubernetes.

Comparaison des coûts entre Actian VectorAI DB et Qdrant à l'échelle d'un million de vecteurs

Quand Qdrant est le bon choix

VectorAI DB est conçu pour les environnements hors connexion, mais il ne constitue pas le choix idéal pour tous cas d'usage. Qdrant est le choix le plus judicieux si :

• Vous disposez d'une connexion Internet fiable : Le service géré de Qdrant Cloud est plus abouti que l'offre cloud initiale de VectorAI DB.
• Vous avez besoin d'une quantification avancée : Si vous avez besoin d’options spécifiques de quantification binaire ou scalaire pour adapter plus de 100 millions de vecteurs à un espace mémoire limité, l’implémentation HNSW de Qdrant offre davantage de flexibilité.
• Vous avez besoin support multilingue : Qdrant prend en charge les SDK en Python, JavaScript, Rust, Go, .NET et Java. Si votre pile technologique ne repose pas sur Python JavaScript, VectorAI DB nécessite davantage de travail manuel d'intégration REST ou SQL.
• Il vous faut un enregistrement d'utilisation en production bien établi : Qdrant est déjà déployé en production dans des entreprises telles que HubSpot. VectorAI DB est plus récent et dispose d'un historique de production public moins étendu.
• Vous avez besoin de filtres avancés : Qdrant propose des expressions de filtrage riches qui s'exécutent efficacement lors de la recherche par similarité et support des conditions booléennes support sur plusieurs champs. Les charges de travail de génération augmentée par la recherche (RAG) ont besoin de ce type de filtrage pour restreindre la recherche par date, identifiant client, source du document ou autorisations de sécurité.

Organigramme de prise de décision

Maturité de l'écosystème et de l'intégration

Cet écart de maturité est perceptible dans le paysage de l'intégration. Qdrant s'intègre à la quasi-totalité des principaux outils de la pile d'IA, de Terraform et Pulumi à LangChain, LlamaIndex et Haystack. Qdrant propose également les certifications SOC 2 Type II et HIPAA, indispensables pour les déploiements dans le cloud.

VectorAI DB a été lancé avec des SDK Python JavaScript, ainsi que des API gRPC et REST natives. Bien qu’il prenne en charge LangChain et LlamaIndex, son écosystème continue de se développer. L’un des avantages de VectorAI DB en matière de sécurité est qu’il active par défaut l’authentification et le chiffrement. À l’inverse, l’authentification de Qdrant est souvent désactivée par défaut dans Docker, ce qui nécessite une configuration manuelle pour répondrePréparation de basePréparation .

Initialisation en parallèle (Python)

Ces deux exemples établissent une connexion client et effectuent une recherche vectorielle filtrée, mais ils adoptent des approches différentes. Qdrant utilise un client fortement typé avec des modèles de filtrage explicites et une configuration manuelle, tandis qu’Actian VectorAI DB simplifie l’initialisation grâce à une interface minimaliste et à des filtres simples basés sur des dictionnaires.

Qdrant autonome

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")
            )
        ]
    )
)

Fonctionnalité du code

• Se connecte à une instance de Qdrant s'exécutant sur localhost:6333.
• Utilise une clé API (facultative en environnement local, obligatoire en production/sur le cloud).
• Effectue une recherche de similarité entre vecteurs.
• Applique un filtre de charge utile (juridiction = « SG »).
• Requêtes portant sur une collection nommée « docs ».

VectorAI DB

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"
    }
)

Fonctionnalité du code

• Se connecte à une instance de VectorAI DB (point de terminaison gRPC/HTTP par défaut).
• Utilise la sécurité intégrée au niveau des conteneurs (aucune clé API explicite n'est requise).
• Effectue une recherche de similarité entre vecteurs.
• Applique un métadonnées simple basé sur un dictionnaire.
• Interroge le répertoire collection « docs » collection « docs ».

Comparaison avec d'autres alternatives à Qdrant

Si ni Qdrant ni VectorAI DB ne répondent à vos besoins, envisagez ces alternatives en tenant compte de leur capacité à fonctionner en mode « air-gap » :

• Pinecone: Un leader dans le domaine de la recherche vectorielle gérée, mais exclusivement sur le cloud. Son option « Bring Your Own Cloud » (BYOC) nécessite tout de même une connexion sortante vers le plan de contrôle de Pinecone, ce qui l'exclut des véritables environnements « air-gap ».
• Milvus: Peut être hébergé en interne sur Kubernetes. Cependant, la chaîne de dépendances comprenant plus de 20 pods le rend « lourd » sur le plan opérationnel. C’est excessif pour les équipes qui ne souhaitent pas gérer un cluster Kubernetes complexe pour leurs recherches vectorielles.
• Weaviate: Prend en charge Docker et Kubernetes. C'est un bon compromis, mais cela nécessite que l'intégralité de l'index HNSW soit conservée en mémoire, ce qui peut constituer une contrainte pour le matériel isolé physiquement (air-gapped) disposant de ressources limitées.
• ChromaDB: Légère et facile à utiliser hors ligne. Elle ne dispose toutefois pas de mécanismes de haute disponibilité ni de basculement adaptés à un environnement de production, ce qui la rend plus adaptée au prototypage qu’aux systèmes de conformité critiques.
• Faiss: bibliothèque développée par Meta pour permettre une recherche de similarité et un regroupement par clusters efficaces de vecteurs denses ; elle est souvent utilisée lorsque des performances élevées ou une accélération par GPU sont requises.
• Elasticsearch et OpenSearch : Les deux ont intégré des fonctionnalités de recherche vectorielle, permettant ainsi une recherche hybride.

Tableau comparatif complet

Ce tableau compare la manière dont les principales bases de données vectorielles répondent déploiement hors ligne et en environnement isolé.

La plupart des solutions alternatives peuvent, en théorie, fonctionner hors ligne, mais elles s'accompagnent d'une complexité opérationnelle accrue, de fonctionnalités manquantes ou de dépendances cachées. VectorAI DB se distingue en faisant support du mode « air-gap » une contrainte de conception fondamentale, plutôt qu'un simple ajout de dernière minute.

Pour conclure

Les exigences en matière d'« air gap » changent complètement la donne. Qdrant prend en charge déploiement hors ligne, mais vous oblige à choisir entre la complexité de Kubernetes et une capacité opérationnelle réduite. VectorAI DB élimine ce compromis en regroupant l'ensemble des composants dans un système unique et autonome, sans aucune dépendance externe.

Si vous recherchez une évolutivité éprouvée, un écosystème mature et des options gérées, optez pour Qdrant. Si vous avez besoin déploiement véritable déploiement « air-gap » déploiement une charge opérationnelle minimale, VectorAI DB est la solution la plus adaptée.

Consultez la documentation de VectorAI DB et déterminez si sa simplicité correspond à vos déploiement .

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À propos de l'auteur

À propos de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury est chef de produit pour Actian Zen et VectorAI DB, où elle dirige la stratégie de la plateforme de données en périphérie la plus robuste du secteur. Forte de son expérience chez MongoDB et Goldman Sachs, Tahiya est spécialisée dans la conception de produits qui concilient les besoins des grandes entreprises et la rapidité de développement moderne. Elle s'attache avec passion à simplifier les infrastructures de données, afin de permettre aux équipes d'ingénieurs de passer plus rapidement du prototype à la mise en production.