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課程簡介
理解Mastra架構與操作概念
- 核心組件及其在生產中的角色。
- 企業環境中支持的集成模式。
- 安全與治理考量。
準備代理部署環境
- 配置容器運行時環境。
- 爲AI代理工作負載準備Kubernetes集羣。
- 管理密鑰、憑據和配置存儲。
部署Mastra AI代理
- 打包代理以進行部署。
- 使用GitOps和CI/CD進行自動化交付。
- 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和事件驅動觸發器進行自動擴展。
- 負載分配與請求處理策略。
AI代理的可觀測性、監控與日誌記錄
- 遙測儀表最佳實踐。
- 集成Prometheus、Grafana和日誌堆棧。
- 跟蹤代理性能、漂移和操作異常。
優化性能與資源效率
- 分析代理工作負載。
- 提升推理性能並減少延遲。
- 大規模代理部署的成本優化方法。
可靠性、彈性與故障處理
- 設計負載下的彈性系統。
- 實施熔斷、重試和速率限制。
- 基於代理系統的災難恢復計劃。
將Mastra集成到企業生態系統中
- 與API、數據管道和事件總線接口對接。
- 將代理部署與企業DevSecOps對齊。
- 適應現有平臺環境的架構。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解容器化和編排技術。
- 具備CI/CD工作流經驗。
- 熟悉AI模型部署概念。
目標受衆
- DevOps工程師。
- 後端開發人員。
- 負責AI工作負載的平臺工程師。
21 時間: