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课程大纲
理解Mastra架构与操作概念
- 核心组件及其在生产中的角色。
- 企业环境中支持的集成模式。
- 安全与治理考量。
准备代理部署环境
- 配置容器运行时环境。
- 为AI代理工作负载准备Kubernetes集群。
- 管理密钥、凭据和配置存储。
部署Mastra AI代理
- 打包代理以进行部署。
- 使用GitOps和CI/CD进行自动化交付。
- 通过结构化测试验证部署。
生产AI代理的扩展策略
- 水平扩展模式。
- 使用HPA、KEDA和事件驱动触发器进行自动扩展。
- 负载分配与请求处理策略。
AI代理的可观测性、监控与日志记录
- 遥测仪表最佳实践。
- 集成Prometheus、Grafana和日志堆栈。
- 跟踪代理性能、漂移和操作异常。
优化性能与资源效率
- 分析代理工作负载。
- 提升推理性能并减少延迟。
- 大规模代理部署的成本优化方法。
可靠性、弹性与故障处理
- 设计负载下的弹性系统。
- 实施熔断、重试和速率限制。
- 基于代理系统的灾难恢复计划。
将Mastra集成到企业生态系统中
- 与API、数据管道和事件总线接口对接。
- 将代理部署与企业DevSecOps对齐。
- 适应现有平台环境的架构。
总结与下一步
要求
- 了解容器化和编排技术。
- 具备CI/CD工作流经验。
- 熟悉AI模型部署概念。
目标受众
- DevOps工程师。
- 后端开发人员。
- 负责AI工作负载的平台工程师。
21 小时