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期間 21 時間
コース概要
Mastraアーキテクチャと運用概念の理解
- コアコンポーネントとそのプロダクションにおける役割
- エンタープライズ環境向けのサポートされる統合パターン
- セキュリティとガバナンスの考慮事項
エージェントデプロイのための環境準備
- コンテナランタイム環境の設定
- AIエージェントワークロード向けにKubernetesクラスタを準備する
- シークレット、認証情報、および設定ストアの管理
Mastra AIエージェントのデプロイ
- デプロイメント用のエージェントのパッケージ化
- GitOpsとCI/CDによる自動デリバリーの利用
- 構造化テストによるデプロイメントの検証
プロダクションAIエージェントのスケーリング戦略
- 水平スケーリングパターン
- HPA、KEDA、イベント駆動トリガーによるオートスケーリング
- 負荷分散とリクエスト処理戦略
AIエージェントの可観測性、モニタリング、およびログ管理
- テレメトリー計装のベストプラクティス
- Prometheus、Grafana、およびログスタックの統合
- エージェントのパフォーマンス、ドリフト、運用異常の追跡
パフォーマンスとリソース効率の最適化
- エージェントワークロードのプロファイリング
- 推論パフォーマンスの向上とレイテンシーの低減
- 大規模エージェントデプロイメントのコスト最適化アプローチ
信頼性、レジリエンス、および障害処理
- 負荷下でのレジリエンス設計
- サーキットブレーカー、リトライ、レート制限の実装
- エージェントベースシステムのための災害復旧計画
Mastraのエンタープライズエコシステムへの統合
- API、データパイプライン、イベントバスとの連携
- エンタープライズDevSecOpsとのエージェントデプロイメントの整合
- 既存のプラットフォーム環境へのアーキテクチャの適応
まとめと次のステップ
要求
- コンテナ化とオーケストレーションの理解
- CI/CDワークフローの経験
- AIモデルのデプロイメント概念への熟悉
対象者
- DevOpsエンジニア
- バックエンド開発者
- AIワークロードを担当するプラットフォームエンジニア
