Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A Mastra architektúrájának és operatív fogalmainak megértése
- Az alapvető összetevők és termelési szerepköreik
- A vállalati környezetek támogatott integrációs mintái
- Biztonsági és vezénylési szempontok
Környezetkészítés az ügynök kiviteléhez
- A tároló futáskörnyezetek konfigurálása
- Kubernetes fürtök előkészítése az AI ügynökök tevékenységeihez
- Titkok, hitelesítő adatok és konfigurációs tárolók kezelése
Mastra AI ügynökök kivitele
- Az ügynökök csomagolása a kivitelhez
- GitOps és CI/CD használata az automatizált szolgáltatáshoz
- A kivitel érvényesítése strukturált teszteléssel
Méretezési stratégia a termelési AI ügynökökhöz
- Vízszintes méretezési minták
- HPA, KEDA és eseményindító alapú automatikus méretezés
- Terheléselosztás és kérelemkezelési stratégiák
Megfigyelhetőség, monitorozás és naplózás az AI ügynökök számára
- A telemetria eszközökkel való mérés legjobb gyakorlatai
- Prometheus, Grafana és naplózási veremek integrálása
- Az ügynökök teljesítményének, eltérésének és operatív anomáliák nyomon követése
Teljesítmény és erőforrás-efektivitás optimalizálása
- Az ügynökök tevékenységeinek profilozása
- A következtetés teljesítményének javítása és az elhalálszakadás csökkentése
- Költségoptimalizáló megközelítések nagymértékű ügynök kivitele esetén
Megbízhatóság, rugalmasság és hiba kezelése
- Terhelés alatt a rugalmasság tervezése
- Circuit-breaking, újrapróbálkozások és sebességkorlátozás megvalósítása
- Ügynökök alapú rendszerek katasztrófa helyreállítási tervei
A Mastra integrálása a vállalati ökoszisztémákba
- API-k, adatfolyamok és eseménybuszok kezelése
- Az ügynökök kivitele a vállalati DevSecOps-sal történő igazítása
- Architektúrák alkalmazása az meglévő platformkörnyezetekhez
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- A tárolózás és az orchestráció megértése
- Tapasztalat CI/CD folyamatokkal
- Az AI modellkiviteli fogalmak ismerete
Célcsoport
- DevOps mérnökök
- Backend fejlesztők
- Az AI tevékenységeket vezénylő platformmérnökök
21 Órák