Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Zrozumienie architektury i koncepcji operacyjnych Mastra
- Podstawowe komponenty i ich role produkcyjne
- Obsługiwane wzorce integracji dla środowisk przedsiębiorstw
- Rozważenia dotyczące bezpieczeństwa i zarządzania
Przygotowywanie środowisk do wdrażania agentów
- Konfigurowanie środowisk uruchomieniowych kontenerów
- Przygotowywanie klastrów Kubernetes do obciążeń agentów AI
- Zarządzanie sekretami, poświadczeniami i sklepami konfiguracyjnymi
Wdrażanie agentów AI Mastra
- Pakowanie agentów do wdrożenia
- Używanie GitOps i CI/CD do automatycznego dostarczania
- Weryfikacja wdrożeń poprzez strukturalne testowanie
Strategie skalowania dla agentów AI produkcyjnych
- Wzorce skalowania poziomego
- Automatyczne skalowanie za pomocą HPA, KEDA i wyzwalaczy opartych na zdarzeniach
- Strategie dystrybucji obciążeń i obsługi żądań
Obserwowalność, monitorowanie i logowanie dla agentów AI
- Najlepsze praktyki instrumentacji telemetrii
- Integracja z Prometheus, Grafana i stosami logowania
- Śledzenie wydajności agentów, odchylenia i anomalie operacyjne
Optymalizacja wydajności i efektywności zasobów
- Profilowanie obciążeń agentów
- Poprawa wydajności wnioskowania i zmniejszenie opóźnień
- Metody optymalizacji kosztów dla dużych wdrożeń agentów
Niezawodność, odporność i obsługa awarii
- Projektowanie na potrzeby odporności pod obciążeniem
- Implementacja rozłączników, ponownych prób i ograniczeń szybkości
- Planowanie odzyskiwania po awarii dla systemów opartych na agentach
Integracja Mastra w ekosystemy przedsiębiorstw
- Współpraca z API, potokami danych i busami zdarzeń
- Wyrównanie wdrożeń agentów do enterprise DevSecOps
- Adaptacja architektur do istniejących środowisk platformowych
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji konteneryzacji i orchestracji
- Doświadczenie z workflow CI/CD
- Zapoznanie się z konceptami wdrażania modeli AI
Uczestnicy
- Inżynierowie DevOps
- Deweloperzy backendu
- Inżynierowie platformi odpowiadający za obciążenia AI
21 godzin