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Duración 21 horas
Temario del curso
Comprensión de la arquitectura y los conceptos operativos de Mastra
- Componentes principales y su papel en producción
- Patrones de integración admitidos para entornos empresariales
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
Preparación de los entornos para la implementación de agentes
- Configuración de entornos de ejecución de contenedores
- Preparación de clusters de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
- Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración
Implementación 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 escalabilidad para agentes de IA en producción
- Patrones de escalado horizontal
- Escalado automático con HPA, KEDA y disparadores basados en eventos
- Estrategias de distribución de carga y gestión de solicitudes
Observabilidad, monitoreo y registro de eventos para agentes de IA
- Mejores prácticas en la instrumentación de telemetría
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro
- Seguimiento del rendimiento de los agentes, la deriva y las anomalías operativas
Optimización del rendimiento y la eficiencia de recursos
- Perfileo de cargas de trabajo de agentes
- 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 la resiliencia bajo carga
- Implementación de circuit breakers, reintentos y limitación de tasa (rate limiting)
- 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 las arquitecturas a los entornos de plataforma existentes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la contenerización y la orquestación
- Experiencia con flujos de trabajo de CI/CD
- Conocimiento de los conceptos de implementación de modelos de IA
Público objetivo
- Ingenieros DevOps
- Desarrolladores Backend
- Ingenieros de plataforma responsables de las cargas de trabajo de IA