Qdrant

제 역할을 하는 곳

• 고객 워크스페이스가 수천 개인 B2B SaaS 회사의 플랫폼 엔지니어

  하나의 RAG 색인 안에서 테넌트마다 문서를 분리하기

  페이로드에 테넌트 ID를 저장하고 그것으로 필터링합니다. Qdrant는 검색 중에 필터를 적용하므로 작은 테넌트가 결과에서 밀려나지 않습니다. Qdrant의 용량 계획 가이드에 따라 1,024차원 벡터 100만 개당 양자화 전 RAM 약 5.7 GB를 잡으십시오.

• 개발자 도구 제품의 검색 엔지니어

  키워드와 의미 기반 코드 검색을 한 시스템에서 돌리기

  v1.20.0은 희소, 밀집 벡터와 함께 전문 색인에 직접 BM25 채점과 코드 토크나이저를 더하므로, 하이브리드 쿼리에 두 번째 검색 엔진이 필요 없습니다. 대가는 Elasticsearch보다 어린 전문 검색 기능입니다.

• 30명 규모 스타트업의 엔지니어링 매니저

  Qdrant Cloud와 자체 호스팅 사이에서 결정하기

  무료 등급은 vCPU 0.5, RAM 1 GB, 디스크 4 GB의 노드 하나입니다. Standard는 vCPU, 메모리, 스토리지를 시간 단위로 청구하며 99.5% SLA를 주고, SSO와 99.9% SLA에는 최소 지출액이 공개되지 않은 Premium이 필요합니다. 자체 호스팅은 무료이지만 API 키, TLS, 패치는 팀의 몫입니다.

도입 전 확인할 점

설정

docker run qdrant/qdrant나 단일 바이너리로 몇 분 안에 포트 6333에 REST API, 6334에 gRPC가 생기며, 흔한 언어용 공식 클라이언트 라이브러리가 있습니다. 프로덕션 구성은 둘 다 기본으로 꺼진 API 키와 TLS를 추가해야 합니다.

연동

LangChain, LlamaIndex, Haystack이 Qdrant 연동을 제공합니다. 스냅숏은 S3, GCS, Azure 스토리지로 가고, Qdrant Edge는 엔진을 기기에 내장합니다. Qdrant Cloud는 일부 임베딩 모델의 무료 추론을 더합니다.

데이터와 개인정보

자체 호스팅 인스턴스는 기본적으로 익명화된 사용 통계(시스템 정보, 시간, 충돌 백트레이스, 저장 데이터나 컬렉션 이름은 절대 아님)를 보내며, QDRANT__TELEMETRY_DISABLED=true로 멈춥니다. API 키, 읽기 전용 키, JWT RBAC는 선택 사항입니다. 2026년 권고: /logger를 통한 임의 파일 쓰기(CVE-2026-25628)와 v1.20.0까지 수정된 내부 gRPC 인증 결함 두 건.

대규모 사용 시 비용

자체 호스팅은 무료입니다. RAM은 Qdrant 공식(벡터 수 x 차원 x 4바이트 x 1.5)으로 계획하므로, 1,024차원 벡터 1,000만 개는 양자화 전 약 57 GB가 필요합니다. Qdrant Cloud Standard는 시간 단위로 청구되고 가격은 계산기에만 있으며, Hybrid와 Private Cloud는 영업팀이 견적을 냅니다.

제한

열린 이슈와 풀 리퀘스트 약 800개. 롤링 업그레이드는 마이너 버전 하나씩 해야 하고, v1.20.0에서도 내부 포트에 메시지 크기 제한이 없음.

Qdrant 대안

pgvector

RAG 및 데이터·C·23k 스타

4.6/5

벡터 열과 HNSW, IVFFlat 색인을 더하는 Postgres 확장으로, 임베딩이 그것이 설명하는 행 옆에 삽니다.

Milvus

RAG 및 데이터·Go·46k 스타

4.4/5

수십억 규모 검색을 위한 분산 벡터 데이터베이스로, 이제 Parquet, Lance, Iceberg 파일 속 벡터를 옮기지 않고 그 자리에서 조회할 수 있습니다.

Chroma

RAG 및 데이터·Rust·30k 스타

4.1/5

Python에 내장하거나 서버로 실행하는 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 프로토타입과 소규모 RAG 앱에서 인기 있습니다.

LlamaIndex

RAG 및 데이터·Python·53k 스타

4.3/5

LLM을 사용자의 문서에 연결하는 Python 프레임워크로, 수집, 인덱싱, 검색, 이벤트 기반 에이전트 Workflows를 제공합니다.

Haystack

RAG 및 데이터·Python·27k 스타

4.2/5

명시적이고 타입이 지정된 컴포넌트로 프로덕션 RAG 파이프라인과 에이전트를 만드는 deepset의 오픈소스 Python 프레임워크입니다.

Qdrant: 자주 묻는 질문

Qdrant, 쓸 만한 가치가 있습니까?

필터링 벡터 검색을 제대로 해내는 Qdrant는 프로덕션 RAG에서 넘어서야 할 오픈소스 데이터베이스입니다. 단, 열린 채로 배포되는 서버를 누군가 잠가야 합니다. 평점은 5점 만점에 4.7점입니다.

Qdrant의 가격은 얼마입니까?

Apache 2.0 라이선스의 무료 오픈소스입니다. Qdrant Cloud는 무료 1 GB 클러스터 뒤 사용량 기반 청구이며, Premium, Hybrid, Private Cloud는 영업팀이 가격을 정합니다.

Qdrant의 단점은 무엇입니까?

자체 호스팅 기본값: 인증 없음, TLS 없음, 모든 인터페이스; 치명적 클러스터 인증 결함이 v1.20.0에서야 수정; 클라우드 가격은 계산기로만 확인 가능.

Qdrant에 적합한 사람은 누구입니까?

빠른 필터링 벡터 쿼리가 필요한 프로덕션 RAG나 검색을 운영하는 팀.

팀이나 프로덕션 환경에서 Qdrant의 비용은 얼마입니까?

자체 호스팅은 무료입니다. RAM은 Qdrant 공식(벡터 수 x 차원 x 4바이트 x 1.5)으로 계획하므로, 1,024차원 벡터 1,000만 개는 양자화 전 약 57 GB가 필요합니다. Qdrant Cloud Standard는 시간 단위로 청구되고 가격은 계산기에만 있으며, Hybrid와 Private Cloud는 영업팀이 견적을 냅니다.

Qdrant에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?

자체 호스팅 인스턴스는 기본적으로 익명화된 사용 통계(시스템 정보, 시간, 충돌 백트레이스, 저장 데이터나 컬렉션 이름은 절대 아님)를 보내며, QDRANT__TELEMETRY_DISABLED=true로 멈춥니다. API 키, 읽기 전용 키, JWT RBAC는 선택 사항입니다. 2026년 권고: /logger를 통한 임의 파일 쓰기(CVE-2026-25628)와 v1.20.0까지 수정된 내부 gRPC 인증 결함 두 건.

Qdrant의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?

저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 pgvector, Milvus, Chroma, LlamaIndex 및 Haystack입니다.

답변 확인일: 2026년 10월 26일.