聯繫我們

課程簡介

理解 Mastra 架構與運作概念

  • 核心元件及其生產角色
  • 企業環境支援的整合模式
  • 安全性及治理考量

準備代理部署環境

  • 組態容器執行階段環境
  • 為 AI 代理負載準備 Kubernetes 叢集
  • 管理金鑰、憑證及設定存放區

部署 Mastra AI 代理

  • 封裝代理以便部署
  • 使用 GitOps 及 CI/CD 進行自動化交付
  • 透過結構化測試驗證部署成果

生產環境 AI 代理的擴展策略

  • 水平擴展模式
  • 使用 HPA、KEDA 及事件驅動觸發器的自動擴展
  • 負載分擔及請求處理策略

AI 代理的可觀測性、監控與日誌記錄

  • 遥測儀表板最佳實踐
  • 整合 Prometheus、Grafana 及日誌堆疊
  • 追蹤代理效能、偏差及運作異常

最佳化效能與資源效率

  • AI 代理負載的概要分析
  • 提升推理效能並降低延遲
  • 大規模代理部署的成本最佳化方法

可靠性、韌性與故障處理

  • 設計負載下的韌性機制
  • 實施斷路器、重試及速率限制機制
  • 基於代理系統的災難恢復規劃

將 Mastra 整合至企業生態系統

  • 與 API、數據管道及事件匯流排互動
  • 使代理部署符合企業 DevSecOps 標準
  • 適應現有平台環境的架構調整

摘要與後續步驟

最低要求

  • 具備容器化及協調技術的理解
  • 擁有 CI/CD 工作流程經驗
  • 熟悉 AI 模型部署概念

受眾對象

  • DevOps 工程師
  • 後端開發人員
  • 負責 AI 負載的平台工程師
 21 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類