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

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