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Temario del curso

Comprensión de la Arquitectura y los Conceptos Operativos de Mastra

  • 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 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 Escalamiento para Agentes de IA en Producción

  • Patrones de escalado horizontal
  • Escalado automático con HPA, KEDA y disparadores impulsados por eventos
  • Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes

Observabilidad, Monitoreo y Registro de Logs para Agentes de IA

  • Mejores prácticas para instrumentación de telemetría
  • Integración con Prometheus, Grafana y pilas de registro de logs
  • Seguimiento del rendimiento del agente, desviaciones y anomalías operativas

Optimización del Rendimiento y la Eficiencia de Recursos

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

Confiabilidad, Resiliencia y Manejo de Fallos

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

Integración de Mastra en Ecosistemas Empresariales

  • Interfaz con APIs, pipelines de datos y buses de eventos
  • Alineamiento 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 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
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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