Curs de pregatire Mastra Ops & Production Engineering: Desplecarea și scalarea agenților AI

Înțelegerea arhitecturii Mastra și a conceptelor operaționale

• Componente de bază și rolul acestora în producție
• Modeluri de integrare susținute pentru medii enterprise
• Considerații privind securitatea și guvernanța

Pregătirea mediilor pentru deploy-ul agenților

• Configurarea mediilor de runtime pentru containere
• Pregătirea clusterelor Kubernetes pentru workload-uri AI
• Gestionarea secretelor, a credențialelor și a stocurilor de configurație

Desplecarea agenților AI Mastra

• Pachetizarea agenților pentru deploy
• Utilizarea GitOps și CI/CD pentru livrarea automată
• Validarea deploimentelor prin testare structurată

Strategii de scalare pentru agenții AI în producție

• Modeluri de scalare orizontală
• Autoscaling cu HPA, KEDA și declanșatoare bazate pe evenimente
• Strategii de distribuție a load-ului și gestionare a cererilor

Observabilitate, monitorizare și logging pentru agenții AI

• Bune practici pentru instrumentarea telemetriei
• Integrarea Prometheus, Grafana și a stack-urilor de logging
• Urmărirea performanței agenților, a drift-ului și a anomaliilor operaționale

Optimizarea performanței și eficienței resurselor

• Profiling-ul workload-urilor agenților
• Îmbunătățirea performanței inferenței și reducerea latenței
• Aproape de optimizare a costurilor pentru deploy-uri de agenți la scară largă

Fiabilitate, reziliență și gestionarea defecțiunilor

• Design pentru reziliență sub load
• Implementarea circuit-breaking, retries și rate limiting
• Planificarea recuperării de după dezastre pentru sisteme bazate pe agenți

Integrarea Mastra în ecosistemele enterprise

• Interfațarea cu API-uri, pipeline-uri de date și event buses
• Alinierea deploy-urilor de agenți cu DevSecOps enterprise
• Adaptarea arhitecturilor la medii de platformă existente

Rezumat și pași următori