Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 21 Giờ học

Đề cương khóa học

Hiểu về Kiến trúc Mastra và các Khái niệm Vận hành

  • Các thành phần cốt lõi và vai trò của chúng trong môi trường production
  • Các mẫu tích hợp được hỗ trợ cho môi trường doanh nghiệp
  • Các cân nhắc về bảo mật và quản trị

Chuẩn bị Môi trường cho Việc Triển khai Agent

  • Cấu hình môi trường chạy container
  • Chuẩn bị các cluster Kubernetes cho workload của AI agent
  • Quản lý secrets, thông tin xác thực và kho lưu trữ cấu hình

Triển khai AI Agents của Mastra

  • Bao gói (packaging) agent để triển khai
  • Sử dụng GitOps và CI/CD để phân phối tự động
  • Đánh giá triển khai thông qua các bài kiểm thử có cấu trúc

Chiến lược Mở rộng cho AI Agents trong Production

  • Các mẫu mở rộng theo phương ngang
  • Tự động mở rộng (Autoscaling) với HPA, KEDA và các kích hoạt theo sự kiện
  • Các chiến lược phân phối tải và xử lý yêu cầu

Khả năng Quan sát, Giám sát và Ghi Log cho AI Agents

  • Các thực hành tốt nhất trong việc đo lường telemetry
  • Tích hợp Prometheus, Grafana và các hệ thống ghi log
  • Theo dõi hiệu suất, sự trôi (drift) và các bất thường vận hành của agent

Tối ưu hóa Hiệu suất và Hiệu quả Tài nguyên

  • Phân tích hiệu năng (profiling) workload của agent
  • Cải thiện hiệu suất suy luận (inference) và giảm độ trễ
  • Các phương pháp tối ưu hóa chi phí cho việc triển khai agent quy mô lớn

Độ tin cậy, Khả năng Chịu tải và Xử lý Lỗi

  • Thiết kế để đảm bảo khả năng bền vững (resiliency) dưới tải cao
  • Triển khai circuit-breaking, thử lại (retries) và giới hạn tốc độ (rate limiting)
  • Lập kế hoạch phục hồi thảm họa cho các hệ thống dựa trên agent

Tích hợp Mastra vào Hệ sinh thái Doanh nghiệp

  • Giao tiếp với APIs, pipeline dữ liệu và event bus
  • Đồng bộ việc triển khai agent với DevSecOps của doanh nghiệp
  • Điều chỉnh kiến trúc để phù hợp với các môi trường nền tảng hiện có

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về containerization và orchestration
  • Kinh nghiệm với các luồng CI/CD
  • Nắm vững các khái niệm triển khai mô hình AI

Đối tượng

  • Kỹ sư DevOps
  • Lập trình viên backend
  • Kỹ sư nền tảng chịu trách nhiệm cho các workload AI

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan