課程簡介

理解Mastra架構與操作概念

  • 核心組件及其在生產中的角色。
  • 企業環境中支持的集成模式。
  • 安全與治理考量。

準備代理部署環境

  • 配置容器運行時環境。
  • 爲AI代理工作負載準備Kubernetes集羣。
  • 管理密鑰、憑據和配置存儲。

部署Mastra AI代理

  • 打包代理以進行部署。
  • 使用GitOps和CI/CD進行自動化交付。
  • 通過結構化測試驗證部署。

生產AI代理的擴展策略

  • 水平擴展模式。
  • 使用HPA、KEDA和事件驅動觸發器進行自動擴展。
  • 負載分配與請求處理策略。

AI代理的可觀測性、監控與日誌記錄

  • 遙測儀表最佳實踐。
  • 集成Prometheus、Grafana和日誌堆棧。
  • 跟蹤代理性能、漂移和操作異常。

優化性能與資源效率

  • 分析代理工作負載。
  • 提升推理性能並減少延遲。
  • 大規模代理部署的成本優化方法。

可靠性、彈性與故障處理

  • 設計負載下的彈性系統。
  • 實施熔斷、重試和速率限制。
  • 基於代理系統的災難恢復計劃。

將Mastra集成到企業生態系統中

  • 與API、數據管道和事件總線接口對接。
  • 將代理部署與企業DevSecOps對齊。
  • 適應現有平臺環境的架構。

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解容器化和編排技術。
  • 具備CI/CD工作流經驗。
  • 熟悉AI模型部署概念。

目標受衆

  • DevOps工程師。
  • 後端開發人員。
  • 負責AI工作負載的平臺工程師。
 21 時間:

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