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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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