1. Runtime-Stand erfassen

Ziel dieser Aufgabe ist, runtime-stand erfassen als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

2. Konfiguration lesen

Ziel dieser Aufgabe ist, konfiguration lesen als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

3. Namespace-Verwechslung erklären

Ziel dieser Aufgabe ist, namespace-verwechslung erklären als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

4. Image- und Content-Modell prüfen

Ziel dieser Aufgabe ist, image- und content-modell prüfen als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

5. Snapshotter-Risiko bewerten

Ziel dieser Aufgabe ist, snapshotter-risiko bewerten als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

6. CRI-Fehlerbild analysieren

Ziel dieser Aufgabe ist, cri-fehlerbild analysieren als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

7. Registry-hosts.toml reviewen

Ziel dieser Aufgabe ist, registry-hosts.toml reviewen als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

8. Security-Entscheidung dokumentieren

Ziel dieser Aufgabe ist, security-entscheidung dokumentieren als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

9. Evidence-Paket erstellen

Ziel dieser Aufgabe ist, evidence-paket erstellen als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

10. Cleanup beschreiben

Ziel dieser Aufgabe ist, cleanup beschreiben als nachvollziehbaren containerd-Vorgang zu bearbeiten. Die Lösung muss Evidence enthalten und klar zwischen Host, containerd, CRI, OCI und Kubernetes unterscheiden.

Aufgabenstellung

1. Lies die passende Referenzdatei in docs/.
2. Wähle ein passendes Beispiel aus examples/.
3. Führe nur sichere lokale oder modellhafte Schritte aus.
4. Sammle Evidence unter submission/evidence/.
5. Schreibe eine kurze Risiko- und Cleanup-Notiz.

Akzeptanzkriterien

• Kommandos oder Modellartefakte sind reproduzierbar.
• Keine produktiven Endpunkte, Credentials oder Nodes werden verwendet.
• Namespace, Snapshotter, Runtime oder CRI-Bezug ist explizit.
• Fehler und Grenzen sind dokumentiert.

Abgabe

submission/
  evidence/
  notes.md
  cleanup.md

Offizielle Quellen und Abgrenzung

• containerd Dokumentation, Getting Started und Konfiguration: https://containerd.io/docs/2.3/getting-started/
• containerd Registry-hosts.toml: https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/hosts.md
• containerd Runtime v2 und Shim-Modell: https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/runtime-v2.md
• Kubernetes Container Runtimes: https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/container-runtimes/
• Kubernetes Container Runtime Interface: https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/cri/
• OCI Image Specification: https://github.com/opencontainers/image-spec
• OCI Runtime Specification: https://github.com/opencontainers/runtime-spec
• Open Container Initiative: https://opencontainers.org/

Dieser Workshop führt keine eigene containerd-API ein. Er ordnet offizielle Konzepte in Labs, Reviewfragen und Betriebsabläufe ein. Wenn eine Datei ein Modell beschreibt, ist sie explizit als Modell oder Lab-Artefakt formuliert.

Praxisanhang: containerd-Nachweisführung für Übung

Dieser Anhang verbindet das Dokument mit wiederholbarer Runtime-Evidence. Er ist bewusst praktisch formuliert: Jede Aussage soll auf eine konkrete Schicht, ein Artefakt, eine Auswirkung und eine Betriebsentscheidung zurückgeführt werden können.

A.1 Schichtenmodell

containerd muss als Runtime-Schicht verstanden werden: Host, Systemd, containerd-Daemon, Plugins, Content Store, Snapshotter, Runtime v2, Shim, runc, CRI, CNI und Kubernetes erfüllen unterschiedliche Aufgaben.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.2 Daemon und Socket

Der containerd-Daemon stellt eine gRPC API über einen Unix Socket bereit. Jede Änderung am Socket, an Rechten oder am Service beeinflusst, welche Werkzeuge und Orchestratoren mit der Runtime sprechen können.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.3 Plugin-System

containerd lädt Funktionen über Plugins. CRI, Snapshotter, Diff Service, Content Service, Runtime Task Service und Image-Verifikation müssen anhand der aktiven Plugins bewertet werden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.4 Content Store

Der Content Store speichert OCI-Inhalte über Digests. Tags sind Namen, Digests sind Inhaltsadressen. Diese Trennung ist zentral für Reproduzierbarkeit und Supply-Chain-Review.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.5 Snapshotter

Snapshotter erzeugen nutzbare Root Filesystems aus Image-Layern. OverlayFS ist der typische Standard, Remote Snapshotter wie Stargz oder Nydus verändern Startzeit, IO-Verhalten und Fehlermuster.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.6 Container und Task

Ein Container ist ein Metadatenobjekt; eine Task ist die laufende Ausführung. Viele Debuggingfehler entstehen, weil diese beiden Ebenen vermischt werden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.7 Runtime v2 und Shim

containerd startet Container über Runtime-v2-Shims. Der Shim hält IO, Exit-Status und Prozessbezug stabil und entkoppelt laufende Tasks teilweise vom containerd-Daemon.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.8 OCI Runtime

runc oder alternative Runtimes implementieren die OCI Runtime Specification. Sie starten den isolierten Prozess mit Namespaces, Mounts, Cgroups und Security-Profilen.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.9 CRI

Kubernetes spricht nicht direkt ctr, sondern CRI. crictl ist deshalb für Node-Diagnose oft passender als ctr, während ctr tiefer in containerd intern arbeitet.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.10 CNI

containerd selbst ist nicht das komplette Kubernetes-Netzwerk. Beim Pod-Start ruft die CRI-Schicht CNI-Plugins auf, die Netzwerk-Namespace, IPAM, Routen und Portmapping konfigurieren.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.11 Registry und Resolver

Registry-Verhalten wird über Resolver, Host-Namespace und hosts.toml gesteuert. Mirror, TLS, Authentifizierung und Capabilities müssen separat geprüft werden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.12 Cgroups und Systemd

Auf Systemd-Systemen sollten kubelet und Runtime konsistent mit dem Systemd-Cgroup-Modell arbeiten. Gemischte Cgroup-Driver führen zu schwer nachvollziehbaren Node-Problemen.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.13 Namespaces

containerd-Namespaces sind Metadaten-Namespaces, keine Linux-Namespaces. Kubernetes nutzt typischerweise k8s.io; direkte ctr-Experimente sollten eigene Namespaces verwenden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.14 Rootless

Rootless containerd reduziert bestimmte Host-Risiken, hat aber klare Grenzen bei Netzwerk, Cgroups, Storage und Kubernetes-Integration. Rootless ist ein Betriebsmodell, kein pauschales Sicherheitsversprechen.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.15 Image Trust

Signaturen, Verifikation, SBOM und Vulnerability-Scanning sind Supply-Chain-Kontrollen. Sie müssen vor Pull, vor Start oder über Admission-/Policy-Mechanismen in den Prozess eingebunden werden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.16 Security Profile

Seccomp, AppArmor, SELinux, Capabilities und RuntimeClass begrenzen Containerverhalten. Diese Kontrollen ergänzen sich, ersetzen aber weder sichere Images noch Host-Härtung.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.17 Garbage Collection

Garbage Collection darf nicht nur freien Speicher betrachten. Content, Snapshots, Images, Container, Tasks und Leases müssen gemeinsam bewertet werden, damit keine aktiven Workloads beschädigt werden.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.18 Observability

Gute Runtime-Diagnose sammelt Versionen, Service-Status, Logs, Events, Plugins, Namespaces, Registry-Fehler, Snapshotter-Zustand und CRI-Ausgaben als zusammenhängendes Evidence-Paket.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.19 Upgrade und Rollback

Runtime-Upgrades betreffen laufende Workloads und Kubernetes Nodes. Ein sauberer Ablauf enthält Backup, Drain, Versionstest, Service-Restart, Smoke-Test, Rollback und Post-Change-Review.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.20 Incident Response

Registry-Ausfall, TLS-Fehler, Pull-Rate-Limits, beschädigte Snapshots oder Runtime-Fehler brauchen getrennte Runbooks. Ein Incident ist erst abgeschlossen, wenn Ursache, Workaround, Fix und Prävention dokumentiert sind.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.21 Modell und Realität

Viele Beispiele sind sichere Modelle. Der Transfer auf echte Nodes braucht zusätzliche Prüfung: Distribution, containerd-Version, Kubernetes-Version, CNI, Registry, Security-Policy und Change-Prozess.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.22 Evidence

Evidence enthält Befehlsausgaben, Konfigurationen, Logs, Hashes, Versionen und Reviewnotizen. Sie enthält keine produktiven Secrets, Tokens, Client-Zertifikate oder Pull-Credentials.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.23 Performance

Performance hängt von Snapshotter, Registry-Latenz, Layer-Struktur, Deduplizierung, Dateisystem, IO, CPU, Cgroups und Remote-Snapshottern ab. Jede Optimierung braucht ein Messziel.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.24 Produktionsübertrag

Der Produktionsübertrag ist kein Kopieren von Lab-Dateien. Er braucht Ownership, Change Ticket, Rollback, Monitoring, Security-Freigabe, Wartungsfenster und dokumentierte Abnahmekriterien.

Diese Perspektive muss im Review konkret werden. Ein allgemeiner Satz wie "Runtime prüfen" reicht nicht; erwartet wird eine nachweisbare Beobachtung mit Werkzeug, Datei, Risiko und Entscheidung.

Konkrete Reviewfragen:

• Welche Runtime-Schicht ist betroffen?
• Welche Datei oder Ausgabe belegt die Aussage?
• Ist das Verhalten direkt containerd, CRI, OCI, CNI oder Kubernetes?
• Welche Änderung wäre auf einem produktiven Node riskant?
• Welche Rollback-Möglichkeit existiert?
• Welche Evidence darf keine Secrets enthalten?
• Welche Versionen müssen genannt werden?
• Welche Abnahme beweist den Erfolg?

Typische Evidence:

evidence/
  tooling.txt
  runtime-layer.md
  config-or-model.txt
  risk-note.md
  rollback.md

A.25 Minimaler Abschlussnachweis

• containerd-, ctr- und runc-Versionen sind dokumentiert, soweit installiert.
• Der Scope ist klar als Modell, lokaler Host oder Kubernetes-Node beschrieben.
• TOML, YAML, JSON und Shell-Artefakte sind syntaktisch validiert.
• Registry-, Runtime-, Snapshotter- oder CRI-Änderungen haben eine Rollback-Notiz.
• Evidence enthält keine produktiven Zugangsdaten.
• Offizielle Quellen sind referenziert und nicht durch erfundene Annahmen ersetzt.