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Temario del curso

Comprensión de la Arquitectura de Mastra y los Conceptos Operativos

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

Preparación de Entornos para el Despliegue de Agentes

  • Configuración de entornos de tiempo de ejecución contenerizados
  • 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 el despliegue
  • Uso de GitOps y CI/CD para la entrega automatizada
  • Validación de despliegues mediante pruebas estructuradas

Estrategias de Escalado para Agentes de IA en Producción

  • Patrones de escalado horizontal
  • Escalado automático con HPA, KEDA y desencadenadores basados en eventos
  • Distribución de carga y estrategias de manejo de solicitudes

Observabilidad, Monitoreo y Registro para Agentes de IA

  • Mejores prácticas para la instrumentación de telemetría
  • Integración con Prometheus, Grafana y pilas de registro
  • Rastreo del rendimiento de los agentes, deriva de modelos y 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 circuitos de interrupción, reintentos y limitación de tasa
  • Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes

Integración de Mastra en Ecosistemas Empresariales

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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