Kerangka Materi

Memahami Arsitektur dan Konsep Operasional Mastra

  • Komponen inti dan peran produksi mereka
  • Pola integrasi yang didukung untuk lingkungan enterprise
  • Pertimbangan keamanan dan tata kelola

Menyiapkan Lingkungan untuk Penerapan Agen

  • Mengonfigurasi lingkungan runtime kontainer
  • Menyiapkan klaster Kubernetes untuk beban kerja agen AI
  • Mengelola rahasia, kredensial, dan toko konfigurasi

Menerapkan Agen AI Mastra

  • Memaketkan agen untuk penerapan
  • Menggunakan GitOps dan CI/CD untuk pengiriman otomatis
  • Menguji validitas penerapan melalui uji struktural

Strategi Penskalaan untuk Agen AI Produksi

  • Pola penskalaan horizontal
  • Autoscaling dengan HPA, KEDA, dan pemicu berbasis peristiwa
  • Strategi distribusi beban dan penanganan permintaan

Pengawasan, Pemantauan, dan Penyimpanan Log untuk Agen AI

  • Praktik terbaik instrumen telemetri
  • Mengintegrasikan Prometheus, Grafana, dan tumpukan penyimpanan log
  • Melacak kinerja agen, drift, dan anomali operasional

Mengoptimalkan Kinerja dan Efisiensi Sumber Daya

  • Profil beban kerja agen
  • Memperbaiki kinerja inferensi dan mengurangi latensi
  • Pendekatan pengoptimalan biaya untuk penerapan agen berskala besar

Keandalan, Ketahanan, dan Penanganan Kegagalan

  • Mendesain untuk ketahanan di bawah beban
  • Melaksanakan pembatasan sirkuit, ulang, dan batas laju
  • Perencanaan pemulihan bencana untuk sistem berbasis agen

Mengintegrasikan Mastra ke Ekosistem Enterprise

  • Berinteraksi dengan API, pipa data, dan bus peristiwa
  • Menyelaraskan penerapan agen dengan enterprise DevSecOps
  • Menyesuaikan arsitektur ke lingkungan platform yang ada

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Memahami kontainerisasi dan orkestrasi
  • Pengalaman dengan alur kerja CI/CD
  • Kenyamanan dengan konsep penerapan model AI

Audience

  • Insinyur DevOps
  • Pengembang backend
  • Insinyur platform yang bertanggung jawab atas beban kerja AI
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait