Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Forståelse av Mastra-arkitektur og operasjonelle konsepter
- Kjernekomponenter og deres prodroller
- Støttede integrasjonsmønstre for enterprise-miljøer
- Sikkerhets- og reguleringsovervegelser
Forberede miljøer for agentdeploy
- Konfigurere container kjøretidsmiljøer
- Forberede Kubernetes-clusters for AI-agentarbeidsbyrder
- Administrere hemmeligheter, legitimasjoner og konfigurasjonsslager
Deploy av Mastra AI-agenter
- Pakkeagenter for deploy
- Bruk av GitOps og CI/CD for automatisert levering
- Valider deploy gjennom strukturert testing
Skalingsstrategier for prod AI-agenter
- Horisontalskalingsmønstre
- Autoskalering med HPA, KEDA og hendelse-drevne utløsere
- Lastfordeling og forespørselshåndteringstrategier
Observabilitet, overvåking og logging for AI-agenter
- Telemetriinstrumentering beste praksis
- Integrering med Prometheus, Grafana og loggingstacks
- Sporing av agentytelse, drift og driftsanomali
Optimalisering av ytelse og ressurseffektivitet
- Profilering av agentarbeidsbyrder
- Forbedring av inferensytelse og reduksjon av forsinkelser
- Kostnadsoptimaliseringsmetoder for store agentdeployer
Pålittelighet, robusthet og feilhåndtering
- Design for robusthet under belastning
- Implementering av circuit-breaking, retries, og rate limiting
- Planlegging for katastroferedusert gjenvinning for agentbaserte systemer
Integrasjon av Mastra i enterprise økosystemer
- Integrasjon med APIs, datapipelines og hendelsesbuser
- Tilpassing av agentdeploy til enterprise DevSecOps
- Anpassning av arkitekturer til eksisterende plattformsmiljøer
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Forståelse for containerisering og orkestrering
- Erfaring med CI/CD-arbeidsflyt
- Familiaritet med AI-modelldeploykonsepter
Målgruppe
- DevOps-ingeniører
- Backend-utviklere
- Plattform-ingeniører ansvarlige for AI-arbeidsbyrder
21 timer