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课程时长 21 小时
课程大纲
理解 Mastra 架构与运维概念
- 核心组件及其在生产中的作用
- 企业环境中支持的集成模式
- 安全性与治理考量
Agent 部署环境准备
- 配置容器运行时环境
- 为 AI Agent 负载准备 Kubernetes 集群
- 管理密钥、凭据和配置存储
部署 Mastra AI Agent
- Agent 部署打包
- 使用 GitOps 和 CI/CD 实现自动化交付
- 通过结构化测试验证部署
生产级 AI Agent 扩展策略
- 水平扩展模式
- 使用 HPA、KEDA 及事件驱动触发的自动扩缩容
- 负载分配与请求处理策略
AI Agent 的可观测性、监控与日志
- 遥测仪表化最佳实践
- 集成 Prometheus、Grafana 和日志堆栈
- 追踪 Agent 性能、漂移及运营异常
优化性能与资源效率
- 分析 Agent 负载性能
- 提升推理性能并降低延迟
- 大规模 Agent 部署的成本优化方法
可靠性、弹性与故障处理
- 在负载下设计系统弹性
- 实施断路器、重试及速率限制
- 基于 Agent 系统的灾难恢复计划
将 Mastra 集成到企业生态系统
- 与 API、数据管道及事件总线接口对接
- 使 Agent 部署与企业 DevSecOps 对齐
- 将架构适配到现有平台环境
总结与后续步骤
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 负载的平台工程师
