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 Duración 21 horas

Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de Mastra y los conceptos operativos

  • Componentes principales y sus roles en producción
  • Patrones de integración compatibles para entornos empresariales
  • Consideraciones de seguridad y gobernanza

Preparación de entornos para el despliegue de agentes

  • Configuración de entornos de tiempo de ejecución de contenedores
  • Preparación de clústeres de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
  • Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración

Despliegue de agentes de IA Mastra

  • Empaquetado de agentes para su despliegue
  • Uso de GitOps y CI/CD para la entrega automatizada
  • Validación de despliegues mediante pruebas estructuradas

Estrategias de escalabilidad para agentes de IA en producción

  • Patrones de escalado horizontal
  • Autoescalado con HPA, KEDA y desencadenantes basados en eventos
  • Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes

Observabilidad, monitoreo y registros para agentes de IA

  • Mejores prácticas en instrumentación de telemetría
  • Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registros
  • Seguimiento del rendimiento de los agentes, la deriva y las anomalías operativas

Optimización del rendimiento y la eficiencia de recursos

  • Perfilado de cargas de trabajo de agentes
  • Mejora del rendimiento de inferencia y reducción de la latencia
  • Enfoques de optimización de costos para despliegues de agentes a gran escala

Fiabilidad, resiliencia y manejo de fallos

  • Diseño para la resiliencia bajo carga
  • Implementación de circuit breakers, reintentos y limitación de tasa
  • Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes

Integración de Mastra en ecosistemas empresariales

  • Interfaz con API, pipelines de datos y buses de eventos
  • Alineación de los despliegues de agentes con DevSecOps empresarial
  • Adaptación de las arquitecturas a entornos de plataforma existentes

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la contenerización y la orquestación
  • Experiencia con flujos de trabajo CI/CD
  • Conocimiento de los conceptos de despliegue de modelos de IA

Público objetivo

  • Ingenieros de DevOps
  • Desarrolladores de backend
  • Ingenieros de plataforma responsables de cargas de trabajo de IA

Número de participantes


Precio por participante

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