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Duración 21 horas
Temario del curso
Comprensión de la Arquitectura y Conceptos Operativos de Mastra
- Componentes principales y sus roles en producción
- Patrones de integración soportados para entornos empresariales
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
Preparación de Entornos para el Despliegue 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
Despliegue de Agentes de IA de 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 Escalado para Agentes de IA en Producción
- Patrones de escalado horizontal
- Autoescalado con HPA, KEDA y disparadores de eventos
- Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes
Observabilidad, Monitoreo y Registro para Agentes de IA
- Mejores prácticas de instrumentación de telemetría
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro
- Rastreo del rendimiento de los agentes, deriva (drift) y anomalías operativas
Optimización del Rendimiento y la Eficiencia de Recursos
- Perfiles de carga de trabajo de agentes (profiling)
- Mejora del rendimiento de inferencia y reducción de la latencia
- Enfoques de optimización de costos para despliegues de agentes a gran escala
Fiabilidad, Resiliencia y Manejo de Fallos
- Diseño para 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 APIs, pipelines de datos y buses de eventos
- Alineación 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 backend
- Ingenieros de plataforma responsables de las cargas de trabajo de IA