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Duración 21 horas
Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Mastra y los conceptos operativos
- Componentes principales y sus roles en producción
- Patrones de integración compatibles para entornos empresariales
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
Preparación de entornos para el despliegue de agentes
- Configuración de entornos de tiempo de ejecución de contenedores
- Preparación de clústeres de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
- Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración
Despliegue de agentes de IA Mastra
- Empaquetado de agentes para el despliegue
- Uso de GitOps y CI/CD para la entrega automatizada
- Validación de despliegues mediante pruebas estructuradas
Estrategias de escalado para agentes de IA en producción
- Patrones de escalado horizontal
- Autoescalado con HPA, KEDA y disparadores basados en eventos
- Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes
Observabilidad, monitoreo y registro de eventos para agentes de IA
- Mejores prácticas para la instrumentación de telemetría
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro
- Seguimiento del rendimiento de los agentes, la deriva y las anomalías operativas
Optimización del rendimiento y la eficiencia de recursos
- Perfiles de rendimiento de las cargas de trabajo de los agentes
- Mejora del rendimiento de inferencia y reducción de la latencia
- Enfoques de optimización de costos para despliegues masivos de agentes
Confiabilidad, resiliencia y manejo de fallos
- Diseño para la resiliencia bajo carga
- Implementación de circuit breakers, reintentos y limitación de frecuencia
- Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes
Integración de Mastra en ecosistemas empresariales
- Interfaz con API, tuberías de datos y buses de eventos
- Alineación de los despliegues de agentes con DevSecOps empresarial
- Adaptación de las arquitecturas a los entornos de plataforma existentes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la contenerización y la orquestación
- Experiencia con flujos de trabajo de CI/CD
- Familiaridad con los conceptos de despliegue de modelos de IA
Público objetivo
- Ingenieros DevOps
- Desarrolladores de backend
- Ingenieros de plataforma responsables de las cargas de trabajo de IA