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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