感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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