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Struttura del corso
Comprensione dell'Architettura e dei Concetti Operativi di Mastra
- Componenti principali e i loro ruoli in produzione
- Pattern di integrazione supportati per ambienti aziendali
- Considerazioni sulla sicurezza e la governance
Preparazione degli Ambienti per la Distribuzione di Agenti
- Configurazione di ambienti di runtime contenitore
- Preparazione dei cluster Kubernetes per i carichi di lavoro degli agenti AI
- Gestione di segreti, credenziali e repository di configurazione
Distribuzione di Agenti AI con Mastra
- Imballaggio degli agenti per la distribuzione
- Utilizzo di GitOps e CI/CD per la consegna automatizzata
- Convalida delle distribuzioni attraverso test strutturati
Strategie di Scalabilità per Agenti AI in Produzione
- Pattern di scalabilità orizzontale
- Autoscaling con HPA, KEDA e trigger basati su eventi
- Strategie di distribuzione del carico e gestione delle richieste
Osservabilità, Monitoraggio e Logging per Agenti AI
- Best practice di strumentazione telemetrica
- Integrazione con Prometheus, Grafana e stack di logging
- Monitoraggio delle prestazioni degli agenti, dello scostamento e delle anomalie operative
Ottimizzazione delle Prestazioni ed Efficienza delle Risorse
- Profilatura dei carichi di lavoro degli agenti
- Miglioramento delle prestazioni dell'inferenza e riduzione della latenza
- Approcci per l'ottimizzazione dei costi nelle distribuzioni di agenti su larga scala
Affidabilità, Risilienza e Gestione degli Errori
- Progettazione per la risilienza sotto carico
- Implementazione di circuit-breaking, retry e rate limiting
- Pianificazione del ripristino di emergenza per sistemi basati su agenti
Integrazione di Mastra negli Ecosystem Aziendali
- Interfacciamento con API, pipeline dati e bus eventi
- Allineamento delle distribuzioni di agenti a DevSecOps aziendale
- Adattamento delle architetture agli ambienti di piattaforma esistenti
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione della contenitorizzazione e dell'orchestrazione
- Esperienza con i flussi di lavoro CI/CD
- Familiarità con i concetti di distribuzione dei modelli AI
Pubblico di Riferimento
- Ingegneri DevOps
- Sviluppatori backend
- Ingegneri di piattaforma responsabili dei carichi di lavoro AI
21 Ore