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Temario del curso
Comprensión de la Arquitectura de Mastra y los Conceptos Operativos
- Componentes principales y sus roles en producción.
- Patrones de integración admitidos para entornos empresariales.
- Consideraciones de seguridad y gobernanza.
Preparación de Entornos para el Despliegue de Agentes
- Configuración de entornos de ejecución de contenedores.
- Preparación de clústeres de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA.
- Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración.
Despliegue de Agentes de IA 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 Escalado 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 manejo de solicitudes.
Observabilidad, Monitoreo y Registro de Eventos para Agentes de IA
- Mejores prácticas de instrumentación de telemetría.
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registros.
- Rastreo del rendimiento de los agentes, desviación (drift) y anomalías operativas.
Optimización del Rendimiento y la Eficiencia de Recursos
- Perfilado 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 circuitos de ruptura, reintentos y limitación de velocidad (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 arquitecturas a entornos de plataforma existentes.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los conceptos de contenerización y orquestación.
- Experiencia con flujos de trabajo CI/CD.
- Conocimiento de los conceptos de despliegue de modelos de IA.
Público Objetivo
- Ingenieros DevOps.
- Desarrolladores de back-end.
- Ingenieros de plataforma responsables de cargas de trabajo de IA.
21 Horas
