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Schulungsübersicht

Verständnis der Mastra-Architektur und operativer Konzepte

  • Kernkomponenten und deren Rolle in Produktionsumgebungen
  • Unterstützte Integrationsmuster für Unternehmensumgebungen
  • Aspekte der Sicherheit und Governance

Vorbereiten der Umgebung für die Agentenbereitstellung

  • Konfigurieren von Container-Laufzeitumgebungen
  • Vorbereiten von Kubernetes-Clustern für KI-Agenten-Workloads
  • Verwalten von Geheimnissen, Anmeldeinformationen und Konfigurationsspeichern

Bereitstellen von Mastra-KI-Agenten

  • Verpacken von Agenten für die Bereitstellung
  • Einsatz von GitOps und CI/CD zur automatisierten Lieferung
  • Validierung der Bereitstellungen durch strukturiertes Testen

Skalierungsstrategien für KI-Agenten in der Produktion

  • Muster zur horizontalen Skalierung
  • Auto-Scaling mit HPA, KEDA und ereignisgesteuerten Triggern
  • Strategien zur Lastverteilung und Bearbeitung von Anforderungen

Observability, Monitoring und Logging für KI-Agenten

  • Best Practices für die Telemetrieinstrumentierung
  • Integration von Prometheus, Grafana und Logging-Stacks
  • Verfolgen der Agentenleistung, Drifts und betrieblicher Anomalien

Optimieren der Leistung und Ressourceneffizienz

  • Profiling von Agenten-Workloads
  • Verbesserung der Inferenzleistung und Reduzierung der Latenzzeit
  • Ansätze zur Kostenoptimierung für großflächige Agentenbereitstellungen

Zuverlässigkeit, Resilienz und Fehlerbehandlung

  • Auslegung auf Resilienz unter Last
  • Implementierung von Circuit-Breaking, Wiederholungsversuchen und Rate-Limiting
  • Planung der Disaster Recovery für agentenbasierte Systeme

Integration von Mastra in Unternehmens-Ökosysteme

  • Anbindung an APIs, Datenpipelines und Event-Busse
  • Ausrichtung der Agentenbereitstellungen auf das unternehmerische DevSecOps
  • Anpassung der Architekturen an bestehende Plattformumgebungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Containerisierung und Orchestrierung
  • Erfahrung mit CI/CD-Prozessen
  • Vertrautheit mit Konzepten der KI-Modellbereitstellung

Zielgruppe

  • DevOps-Ingenieure
  • Backend-Entwickler
  • Plattformingenieure, die für KI-lastige Workloads verantwortlich sind
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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