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 Mastry i koncepcji operacyjnych
- Główne komponenty i ich role w produkcji
- Obsługiwane wzorce integracji dla środowisk przedsiębiorstw
- Zagadnienia związane z bezpieczeństwem i zarządzaniem
Przygotowanie środowisk do wdrożenia agentów
- Konfigurowanie środowisk uruchomieniowych kontenerów
- Przygotowanie klastrów Kubernetes do obsługi obciążeń agentów AI
- Zarządzanie sekretami, poświadczeniami i magazynami konfiguracji
Wdrażanie agentów AI Mastry
- Pakowanie agentów do wdrożenia
- Wykorzystanie GitOps i CI/CD do automatycznego dostarczania
- Walidacja wdrożeń poprzez strukturalne testowanie
Strategie skalowania dla agentów AI w produkcji
- Wzorce skalowania poziomego
- Autoskalowanie z HPA, KEDA i wyzwalaczami opartymi na zdarzeniach
- Strategie dystrybucji obciążenia i obsługi żądań
Obserwowalność, monitorowanie i logowanie dla agentów AI
- Najlepsze praktyki instrumentacji telemetrii
- Integracja Prometheusa, Grafany i stosów logowania
- Śledzenie wydajności, dryfu i anomalii operacyjnych agentów
Optymalizacja wydajności i efektywności zasobów
- Profilowanie obciążeń agentów
- Poprawa wydajności wnioskowania i redukcja opóźnień
- Podejścia do optymalizacji kosztów w dużych wdrożeniach agentów
Niezawodność, odporność i obsługa awarii
- Projektowanie pod kątem odporności pod obciążeniem
- Implementacja circuit-breaking, ponownych prób i ograniczania przepustowości
- Planowanie odzyskiwania po awarii dla systemów opartych na agentach
Integracja Mastry z ekosystemami przedsiębiorstw
- Interfejsowanie z API, potokami danych i magistralami zdarzeń
- Dopasowanie wdrożeń agentów do przedsiębiorczego DevSecOps
- Adaptacja architektur do istniejących środowisk platformowych
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie konteneryzacji i organizacji
- Doświadczenie w przepływach pracy CI/CD
- Znajomość koncepcji wdrażania modeli AI
Odbiorcy
- Inżynierowie DevOps
- Programiści backendowi
- Inżynierowie platform odpowiedzialni za obciążenia AI
21 godzin