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Duración 21 horas
Temario del curso
Comprensión de la Arquitectura de Mastra y los Conceptos Operativos
- Componentes principales y sus roles en producción
- Patrones de integración compatibles para entornos empresariales
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
Preparación de Entornos para la Implementación de Agentes
- Configuración de entornos de tiempo 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
Implementación de Agentes de IA de Mastra
- Empaquetado de agentes para la implementación
- Uso de GitOps y CI/CD para la entrega automatizada
- Validación de implementaciones a través de pruebas estructuradas
Estrategias de Escalado para Agentes de IA en Producción
- Patrones de escalado horizontal
- Escala automática con HPA, KEDA y desencadenantes basados en eventos
- Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes
Observabilidad, Monitoreo y Registro de Logs para Agentes de IA
- Mejores prácticas para la instrumentación de telemetría
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro de logs
- Rastreo del rendimiento de los agentes, la deriva y las 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 implementaciones 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 tasa
- Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes
Integración de Mastra en Ecosistemas Empresariales
- Interfaz con API, pipelines de datos y buses de eventos
- Alineación de las implementaciones 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 CI/CD
- Familiaridad con los conceptos de implementación de modelos de IA
Público Objetivo
- Engineers de DevOps
- Desarrolladores de backend
- Engineers de plataforma responsables de las cargas de trabajo de IA
