문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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기간 21 시간
코스 개요
Mastra 아키텍처 및 운영 개념 이해
- 핵심 구성 요소 및 프로덕션에서의 역할
- 엔터프라이즈 환경을 위한 지원되는 통합 패턴
- 보안 및 거버넌스 고려 사항
에이전트 배포를 위한 환경 준비
- 컨테이너 런타임 환경 구성
- AI 에이전트 워크로드를 위한 Kubernetes 클러스터 준비
- 시크릿, 자격 증명 및 구성 저장소 관리
Mastra AI 에이전트 배포
- 배포를 위한 에이전트 패키징
- 자동화 설치를 위한 GitOps 및 CI/CD 활용
- 구조화된 테스트를 통한 배포 검증
프로덕션 AI 에이전트를 위한 확장 전략
- 수평 확장 패턴
- HPA, KEDA 및 이벤트 기반 트리거를 활용한 오토스케일링
- 부하 분산 및 요청 처리 전략
AI 에이전트를 위한 관측성, 모니터링 및 로깅
- 텔레메트리 계측 모범 사례
- Prometheus, Grafana 및 로깅 스택 통합
- 에이전트 성능, 드리프트 및 운영 이상 상황 추적
성능 및 자원 효율성 최적화
- 에이전트 워크로드 프로파일링
- 추론 성능 개선 및 레이턴시 감소
- 대규모 에이전트 배포를 위한 비용 최적화 접근법
신뢰성, 회복력 및 장애 처리
- 부하 하에서의 회복력 설계
- 서킷 브레이킹, 재시도 및 속도 제한 구현
- 에이전트 기반 시스템을 위한 재난 복구 계획
엔터프라이즈 생태계에 Mastra 통합
- API, 데이터 파이프라인 및 이벤트 버스와의 인터페이싱
- 에이전트 배포를 엔터프라이즈 DevSecOps와 정렬
- 기존 플랫폼 환경에 맞는 아키텍처 적응
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화 및 오케스트레이션에 대한 이해
- CI/CD 워크플로우 경험
- AI 모델 배포 개념에 대한 친숙함
대상 독자
- DevOps 엔지니어
- 백엔드 개발자
- AI 워크로드를 담당하는 플랫폼 엔지니어
