Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
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