Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 21 jam
Kerangka Materi
Memahami Arsitektur Mastra dan Konsep Operasional
- Komponen inti dan peran produksi mereka
- Polah integrasi yang didukung untuk lingkungan perusahaan
- Pertimbangan keamanan dan tata kelola
Mempersiapkan Lingkungan untuk Pemasangan Agen
- Menyusun lingkungan runtime kontainer
- Mempersiapkan klaster Kubernetes untuk beban kerja agen AI
- Manajemen rahasia, kredensial, dan toko konfigurasi
Memasang Agen AI Mastra
- Pengemasan agen untuk pemasangan
- Menggunakan GitOps dan CI/CD untuk pengiriman otomatis
- Validasi pemasangan melalui pengujian terstruktur
Strategi Skalabilitas untuk Agen AI Produksi
- Polah skalabilitas horizontal
- Otoskalabilitas dengan HPA, KEDA, dan pemicu berbasis peristiwa
- Distribusi beban dan strategi penanganan permintaan
Observabilitas, Pemantauan, dan Pencatatan untuk Agen AI
- Praktik terbaik instrumetasi telemetri
- Integrasi Prometheus, Grafana, dan tumpukan pencatatan
- Melacak kinerja agen, drift, dan anomali operasional
Optimisasi Kinerja dan Efisiensi Sumber Daya
- Profilasi beban kerja agen
- Meningkatkan kinerja inferensi dan mengurangi latensi
- Pendekatan optimasi biaya untuk pemasangan agen skala besar
Keandalan, Ketangguhan, dan Penanganan Kegagalan
- Perancangan untuk ketangguhan di bawah beban
- Implementasi circuit-breaking, retry, dan pembatasan laju
- Perencanaan pemulihan bencana untuk sistem berbasis agen
Integrasi Mastra ke Ekosistem Perusahaan
- Interfacing dengan API, pipeline data, dan bus peristiwa
- Menyelaraskan pemasangan agen dengan DevSecOps perusahaan
- Mengadaptasi arsitektur ke lingkungan platform yang ada
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang kontainerisasi dan orkestrasi
- Pengalaman dengan alur kerja CI/CD
- Kepalaian dengan konsep pemasangan model AI
Target Audiens
- Insinyur DevOps
- Pengembang backend
- Insinyur platform yang bertanggung jawab untuk beban kerja AI
