Hubungi Kami

Kerangka Materi

Dasar-dasar Sistem Agensi dalam Lingkungan Produksi

  • Arsitektur agensi: siklus kerja, alat pendukung, mekanisme memori, serta lapisan orkestrasi
  • Siklus hidup agen: pengembangan, penyebaran, dan operasi berkelanjutan
  • Kendala utama dalam mengelola sistem agensi pada skala produksi

Infrastruktur dan Model Penyebaran

  • Menyebarkan agen ke lingkungan kontainer maupun cloud
  • Pola skalabilitas: skala horizontal dan vertikal, pengaturan konkurensi, serta mekanisme pembatasan beban
  • Orkestrasi beberapa agen sekaligus dan keseimbangan alokasi beban kerja

Pemantauan dan Observabilitas

  • Metrik penting: waktu tanggapan, tingkat keberhasilan operasi, penggunaan memori, serta kedalaman pemanggilan agen
  • Melacak aktivitas dan pola panggilan antar agen
  • Implementasi observabilitas dengan Prometheus, OpenTelemetry, dan Grafana

Loging, Audit, serta Kepatuhan Regulasi

  • Pengumpulan log terpusat beserta pencatatan peristiwa secara terstruktur
  • Aspek kepatuhan regulasi serta kemampuan audit dalam alur kerja agensi
  • Perancangan jejak audit dan mekanisme pengulangan aktivitas guna debugging

Penyesuaian Performa serta Pengoptimalan Sumber Daya

  • Mengurangi beban perhitungan pada inferensi sekaligus mengatur siklus orkestrasi agensi secara efisien
  • Penggunaan cache model serta representasi data ringan untuk mempercepat pengambilan informasi
  • Uji beban dan simulasi situasi ekstrem bagi jalur pemrosesan AI

Pengendalian Biaya serta Tata Kelola Sistem

  • Mengidentifikasi faktor utama penyebab lonjakan biaya: panggilan API, penggunaan memori, daya komputasi, dan integrasi eksternal
  • Melacak pengeluaran tiap agen serta merancang mekanisme pembagian beban biaya antar pengguna
  • Kebijakan otomatisasi untuk membatasi ekspansi jumlah agen dan menghemat pemakaian sumber daya tak terpakai

Strategi CI/CD dan Proses Penyebaran Agen

  • Mengintegrasikan alur kerja agensi ke dalam sistem integrasi dan penyebaran kontinu
  • Metode pengujian, pengelolaan versi, serta strategi rollback untuk pembaruan berkala pada agen
  • Proses penyebaran bertahap beserta mekanisme keamanan dalam penerapan sistem baru

Pemulihan dari Kegagalan serta Teknik Insinyur Keandalan

  • Desain infrastruktur yang mampu menanggung gangguan dan meredam efek negatif secara wajar
  • Pola implementasi retry, timeout, serta circuit breaker demi meningkatkan keandalan agensi
  • Pendekatan tanggap darurat dan analisis pasca-kejadian untuk operasional AI yang efektif

Proyek Akhir Kursus

  • Membangun serta menyebarkan sistem AI agensi lengkap dengan alat pemantauan dan pelacak biaya
  • Mensimulasikan kondisi beban, mengukur kinerja, serta meminimalkan penggunaan sumber daya secara optimal
  • Mempresentasikan arsitektur akhir beserta panel pemantauan kepada sesama peserta pelatihan

Penutup serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mendalam mengenai MLOps serta sistem machine learning yang sudah siap operasional
  • Pengalaman dalam proses penyebaran berbasis kontainer (Docker/Kubernetes)
  • Kebiasaan menggunakan alat pengoptimalan biaya serta pemantauan di lingkungan cloud

Target Peserta

  • Insinyur MLOps
  • Insinyur Keandalan Sistem (SRE)
  • Manajer teknik yang bertanggung jawab atas infrastruktur AI
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (3)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait