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

Înțelegerea arhitecturii Mastra și a conceptelor operaționale

• Componente de bază și rolul lor în producție
• Petrele de integrare suportate 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 agent
• Gestionarea secretelor, a credențialelor și a stocurilor de configurații

Deploy-ul agenților AI Mastra

• Pachetizarea agenților pentru deploy
• Folosirea GitOps și CI/CD pentru livrare automatizată
• Validarea deploy-urilor prin testare structurată

Strategii de scalare pentru agenții AI în producție

• Modela de scalare orizontală
• Autoscaling cu HPA, KEDA și declanșatoare bazate pe evenimente
• Strategii de distribuție a încărcării și de gestionare a cererilor

Observability, monitorizare și logging pentru agenții AI

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

Optimizarea performanței și a eficienței resurselor

• Profilarea workload-urilor agenților
• Îmbunătățirea performanței de inferență și reducerea latenței
• Abordări de optimizare a costurilor pentru deploy-uri de agenți la scară largă

Fiabilitate, reziliență și gestionarea erorilor

• Design pentru reziliență sub încărcare
• Implementarea circuit-breaking, a retries și a rate limiting
• Planificarea recoveriei de dezastru pentru sistemele 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 mediile de platformă existente

Rezumat și pași următori