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Temario del curso

Comprensión de la arquitectura y conceptos operativos de Mastra

  • Componentes centrales 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 contenerizado
  • Preparación de clústeres Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
  • Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración

Implementación de agentes de IA Mastra

  • Empaquetado de agentes para la implementación
  • Uso de GitOps y CI/CD para la entrega automatizada
  • Validación de implementaciones mediante pruebas estructuradas

Estrategias de escalado para agentes de IA en producción

  • Patrones de escalado horizontal
  • Escalado automático con HPA, KEDA y activadores basados en eventos
  • Distribución de carga y estrategias de manejo de solicitudes

Observabilidad, monitoreo y registro para agentes de IA

  • Mejores prácticas para la instrumentación de telemetría
  • Integración con Prometheus, Grafana y pilas de registro
  • Rastreo del rendimiento de los agentes, deriva (drift) y anomalías operativas

Optimización del rendimiento y eficiencia de recursos

  • Perfilamiento 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

Fiabilidad, resiliencia y manejo de fallos

  • Diseño para la resiliencia bajo carga
  • Implementación de patrones de circuito abierto (circuit-breaking), 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
  • Alineamiento 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

  • Ingenieros DevOps
  • Desarrolladores backend
  • Ingenieros de plataforma responsables de cargas de trabajo de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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