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課程時長 21 時間:
課程簡介
理解Mastra架構與運營概念
- 核心組件及其生產角色
- 企業環境支持的集成模式
- 安全與治理考量
為代理部署準備環境
- 配置容器運行時環境
- 為AI代理工作負載準備Kubernetes集群
- 管理密鑰、憑證及配置存儲
部署Mastra AI代理
- 打包代理以供部署
- 使用GitOps和CI/CD實現自動交付
- 通過結構化測試驗證部署
生產AI代理的擴展策略
- 水平擴展模式
- 使用HPA、KEDA及事件驅動觸發進行自動縮放
- 負載分佈與請求處理策略
AI代理的可觀察性、監控與日誌
- 遙測儀表化最佳實踐
- 集成Prometheus、Grafana及日誌堆棧
- 追蹤代理性能、漂移及運營異常
優化性能與資源效率
- 分析代理工作負載
- 提升推理性能並降低延遲
- 大規模代理部署的成本優化方法
可靠性、彈性與故障處理
- 在負載下設計彈性
- 實施電路斷路、重試及速率限制
- 基於代理系統災難恢復規劃
將Mastra集成至企業生態系統
- 與API、數據管道及事件匯流排介面
- 使代理部署符合企業DevSecOps
- 適配現有平台環境的架構
總結與後續步驟
最低要求
- 了解容器化與編排技術
- 具備CI/CD工作流經驗
- 熟悉AI模型部署概念
目標受眾
- DevOps工程師
- 後端開發人員
- 負責AI工作負載的平台工程師