Tier 3
ISO 27001
Bunker
Managed Qdrant
Die Vektordatenbank hinter deiner Suche im Essener Rechenzentrum.
Wir betreiben sie, sichern sie und spielen die Wiederherstellung testweise.
- Essener Rechenzentrum
- HNSW und IVFFlat als Index
- Payload-Filter in der Abfrage
- Snapshots für die Wiederherstellung
- MCP-Server für Agenten
- Backup mit geprüfter Wiederherstellung
Die Vektordatenbank im Essener Rechenzentrum
Punkte statt Tabellen
Ein Punkt besteht aus einem Vektor, einer Kennung und einem Payload. Das Payload trägt die Angaben, mit denen die Suche zusätzlich filtert.
Index für die Größe
HNSW baut einen mehrschichtigen Graphen und liefert schnelle Treffer, IVFFlat kommt mit kleinerem Index und kürzerer Bauzeit aus. Welche Variante passt, hängt von der Menge ab.
Speicher nach Bedarf
Du legst fest, wie viel der Datenbank im Speicher liegt, der Rest auf der Platte. Für große Mengen gibt es die Quantisierung, damit der Index in den Speicher passt.
Snapshots und Wiederherstellung
Du kannst einen Snapshot der Datenbank anlegen. Wir sichern die Daten regelmäßig und spielen die Sicherung quartalsweise testweise zurück.
Collection, Index und Abfrage
In Qdrant liegen die Vektoren in Collections. Alle Punkte einer Collection teilen sich Dimension und Distanzmetrik, damit ihre Abstände vergleichbar sind. Für einen Text, der an mehreren Stellen im Dokument vorkommt, kann ein Punkt mehrere benannte Vektoren tragen.
Die Suche nutzt einen Index. HNSW ist ein mehrschichtiger Graph mit schnellen Treffern und höherem Speicherbedarf, IVFFlat teilt die Vektoren in Listen und braucht weniger Speicher. Beide liefern annähernde statt exakte Treffer, dafür antworten sie schnell.
Zusätzlich filtert die Abfrage nach den Angaben im Payload. Für Mandanten, die sich einen Index teilen, empfiehlt die Doku eine Trennung über Listen oder eigene Tabellen, damit sich die Trefferqualität der Mandanten nicht gegenseitig verschiebt.
So betreiben wir die Datenbank
Standort Essen
Die Datenbank läuft im Rechenzentrum in Essen, unter der Erde in einer Bunkeranlage. Deine Daten unterliegen deutschem Recht.
Betrieb und Updates
Wir überwachen den Dienst rund um die Uhr und spielen die Aktualisierungen ein. Nach dem Update prüfen wir, ob Index und Abfrage wie zuvor antworten.
Sicherung und Wiederherstellung
Wir sichern die Daten und die Snapshots und spielen die Sicherung quartalsweise testweise zurück. Die Probe gehört zum Leistungsumfang.
Verträge und Standort
Im AV-Vertrag steht schriftlich, wer welche Daten verarbeitet und wo die Datenbank läuft. Die Aufbewahrung der Backups legen wir darin fest.
Grundlagen zu Qdrant
Was ist Qdrant?
Qdrant ist eine Suchmaschine für Vektoren. Sie speichert hochdimensionale Vektoren mit zusätzlichen Angaben und findet die Punkte, die zu einem Suchvektor am nächsten liegen. Der Vergleich läuft über Cosine, Dot Product oder Euclid, die Metrik wählst du beim Anlegen der Collection.
Was speichert ein Punkt?
Den Vektor, eine eindeutige Kennung und ein Payload aus frei wählbaren Feldern. Das Payload kann JSON-Daten enthalten, etwa die Quelle eines Textes oder die zugehörige Datei. Über Filter grenzt du die Treffer ein, ohne den Vektorvergleich zu ändern.
Wie läuft die Suche?
Der Index liefert annähernde Treffer, das Filterkriterium schränkt sie ein. Für Texte gibt es zusätzlich die Volltextsuche, beide lassen sich zu einer hybriden Abfrage verbinden. Für Agenten stellt der MCP-Server die Suche als Werkzeug bereit.
In vier Schritten zur betriebenen Datenbank
- 01
Menge und Metrik klären
Wir sprechen mit dir durch, wie viele Vektoren die Datenbank hält, welche Dimension sie haben und nach welcher Metrik verglichen wird.
- 02
Einrichtung
Wir starten die Datenbank, legen die Collection an, wählen die Indexart und richten den Speicher ein.
- 03
Daten einspielen
Du spielst die Vektoren ein oder wir begleiten den Import aus deiner Anwendung. Danach prüfen wir die Abfrage mit einem Beispiel aus deinem Bestand.
- 04
Betrieb und Kontrolle
Wir überwachen den Dienst, spielen Updates ein und sichern die Daten mit geprüfter Wiederherstellung. Für deine Fragen hast du eine feste Ansprechperson.
Häufige Fragen zu Managed Qdrant
Wie spreche ich mit der Datenbank?
Über einen Client aus deiner Programmiersprache. Für Python, TypeScript, Rust, Java und weitere Sprachen stellt das Projekt Bindungen bereit, dazu eine REST-Schnittstelle für alles Übrige. Für Agenten gibt es einen MCP-Server, der die Suche als Werkzeug bereitstellt.
Welche Indexart passt zu meiner Menge?
HNSW antwortet schneller, braucht mehr Speicher und baut den Index langsamer auf. IVFFlat kommt mit kleinerem Index und kürzerer Bauzeit aus, liefert dafür etwas geringere Trefferqualität. Ab etwa einer Million Vektoren lohnt der Blick auf die Quantisierung, damit der Index im Speicher bleibt.
Wie trenne ich Mandanten?
Über eigene Collections je Mandant oder über List-Partitionierung innerhalb einer Collection. Ein gemeinsam genutzter Index verschiebt die Trefferqualität der Mandanten gegenseitig, das empfiehlt die Dokumentation des Projekts ausdrücklich. Wir setzen die Trennung beim Aufsetzen auf und prüfen sie im Betrieb.
Wie komme ich an einen älteren Stand?
Über Snapshots: Du kannst den Stand der Datenbank jederzeit festhalten, wir sichern zusätzlich regelmäßig. Im Ernstfall spielen wir die Sicherung testweise auf einer eigenen Instanz zurück, prüfen die Collection und schalten erst danach um.
Was kostet der Betrieb?
Den Preis bekommst du auf Anfrage. Er richtet sich nach der Menge der Vektoren, der Dimension, der Indexart und dem Speicherbedarf. Nach der Bestandsaufnahme bekommst du ein schriftliches Angebot, in dem jede Leistung einzeln steht.
Servicegebiet
- Essener Rechenzentrum, Rüttenscheiderstr. 12
- Von hier betreiben wir Vektordatenbanken für Kunden im Ruhrgebiet, in NRW und bundesweit.
- Für Kunden aus dem Ruhrgebiet kommen wir zur Probe der Wiederherstellung vorbei.
Kostenloses Erstgespräch über deine Suche
Wir schauen uns an, wie viele Vektoren deine Datenbank hält, welche Dimension sie haben und wie die Filter deiner Abfrage aussehen. Aus dem Erstgespräch machen wir dir ein schriftliches Angebot.
Quellen: Qdrant – Dokumentation (Punkte, Collections, Indizes, Speicher, Quantisierung, MCP-Server) · Komplex IT GmbH – Managed Private Cloud, Managed Backup · Essener Rechenzentrum – Daten und Fakten