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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