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코스 개요
Mastra 아키텍처 및 운영 개념 이해하기
- 핵심 구성 요소와 프로덕션 환경에서의 역할
- 엔터프라이즈 환경에 적합한 통합 패턴들
- 보안 및 거버넌스 관련 고려사항
AI 에이전트 배포를 위한 환경 준비하기
- 컨테이너 런타임 환경 설정 방법
- AI 에이전트 워크로드 운영을 위한 쿠버네티스 클러스터 준비하기
- 비밀 정보, 자격 증명 및 설정 데이터의 관리 방법
Mastra AI 에이전트 배포하기
- 배포용 에이전트 패키징 방법
- GitOps 및 CI/CD를 활용한 자동화된 전달 체계 구축
- 체계적인 테스트를 통한 배포 검증 절차
프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 확장 전략
- 수평적 확장 패턴들
- HPA, KEDA 및 이벤트 기반 트리거를 활용한 자동 확장 방법
- 부하 분산 및 요청 처리 전략 수립하기
AI 에이전트의 가시성, 모니터링 및 로그 관리
- 텔레메트리 구현을 위한 최선의 사례들
- Prometheus, Grafana 및 로깅 시스템과의 통합 방법
- 에이전트 성능, 행동 변화 및 운영상 이상 현상 모니터링하기
성능 최적화와 리소스 효율성 향상
- 에이전트 워크로드의 프로파일링 방법
- 추론 속도 개선 및 지연 시간 단축 방안
- 대규모 에이전트 배포 환경에서의 비용 최적화 전략
신뢰성, 복원력 및 장애 처리 기법
- 과부하 상황에도 견딜 수 있는 시스템 설계 방법
- 서킷 브레이커, 재시도 메커니즘 및 속도 제한 적용 방법
- 에이전트 기반 시스템을 위한 재해 복구 계획 수립하기
엔터프라이즈 생태계에 Mastra 통합하기
- API, 데이터 파이프라인 및 이벤트 버스와의 연동 방법
- 기업 전체 DevSecOps 체계에 에이전트 배포를 조화시키는 방안
- 기존 플랫폼 환경에 맞춰 아키텍처를 조정하는 절차
요약 및 향후 진행 방향
요건
- 컨테이너화 및 오케스트레이션 관련 지식
- CI/CD 워크플로우 활용 경험
- AI 모델 배포 개념에 대한 이해
대상 수강생
- DevOps 엔지니어
- 백엔드 개발자
- AI 워크로드 운영을 담당하는 플랫폼 엔지니어
21 시간