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Plan du cours
Compréhension de l'architecture de Mastra et des concepts opérationnels
- Composants principaux et leurs rôles en production
- Modèles d'intégration pris en charge pour les environnements d'entreprise
- Considérations en matière de sécurité et de gouvernance
Préparation des environnements pour le déploiement des agents
- Configuration des environnements d'exécution des conteneurs
- Préparation des clusters Kubernetes pour les charges de travail d'agents IA
- Gestion des secrets, des identifiants et des magasins de configuration
Déploiement des agents IA Mastra
- Conditionnement des agents pour le déploiement
- Utilisation de GitOps et de CI/CD pour la livraison automatisée
- Validation des déploiements par des tests structurés
Stratégies de mise à l'échelle pour les agents IA en production
- Modèles de mise à l'échelle horizontale
- Mise à l'échelle automatique avec HPA, KEDA et déclencheurs événementiels
- Stratégies de répartition de la charge et de gestion des requêtes
Observabilité, monitoring et journalisation pour les agents IA
- Bonnes pratiques d'instrumentation de la télémétrie
- Intégration de Prometheus, Grafana et des stacks de journalisation
- Suivi des performances des agents, de la dérive et des anomalies opérationnelles
Optimisation des performances et de l'efficacité des ressources
- Profilage des charges de travail des agents
- Amélioration des performances d'inférence et réduction de la latence
- Approches d'optimisation des coûts pour les déploiements d'agents à grande échelle
Fiabilité, résilience et gestion des échecs
- Conception pour la résilience sous charge
- Implémentation de la technique de circuit breaking (disjoncteur), des tentatives de nouvelle tentative (retry) et de la limitation de débit
- Planification de la reprise après sinistre pour les systèmes basés sur des agents
Intégration de Mastra dans les écosystèmes d'entreprise
- Interfaces avec les API, les pipelines de données et les bus d'événements
- Alignement des déploiements d'agents avec le DevSecOps d'entreprise
- Adaptation des architectures aux environnements plateformes existants
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de la conteneurisation et de l'orchestration
- Une expérience avec les workflows CI/CD
- Une familiarité avec les concepts de déploiement de modèles IA
Audience
- Ingénieurs DevOps
- Développeurs backend
- Ingénieurs plateforme responsables des charges de travail IA
21 Heures