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containerd Workshop – Übersicht

Dieser Workshop führt von den Grundlagen einer Container Runtime bis zum sicheren Betrieb von Kubernetes Nodes mit CRI, OCI, Registr…

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containerd Workshop – Übersicht

Überblick

Dieser Workshop führt von den Grundlagen einer Container Runtime bis zum sicheren Betrieb von Kubernetes Nodes mit CRI, OCI, Registry-, Snapshotter- und RuntimeClass-Konzepten.

Der Fokus liegt auf:

  • containerd Architektur
  • OCI Image, Runtime und Distribution
  • Content Store, Metadata Store und Snapshotter
  • Container, Task, Prozess und Shim
  • ctr, nerdctl und crictl als unterschiedliche Werkzeuge
  • CRI-Integration mit Kubernetes
  • Registry-hosts.toml, Mirror und TLS
  • CNI-Übergang, cgroups, Rootless und RuntimeClass
  • Security-Härtung, Image-Verifikation und Incident Response
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Quickstart

bash
# Workshop content is provided through the Orthevs Academy.
chmod +x scripts/provision_containerd.sh
./scripts/provision_containerd.sh --dry-run

Danach startest du mit dem Curriculum und den ersten Beispielen:

bash
less docs/curriculum-containerd-DE.md
less workshops/01-fundamentals-containerd-DE.md
cd examples/00-lab-skeleton
./run.sh
02 / 10

Zielgruppe

Dieser Workshop richtet sich an Developer, DevOps Engineers, Platform Engineers, SREs, System Engineers, Kubernetes-Administratoren und Security Engineers, die containerd nicht nur bedienen, sondern als Runtime-Schicht verstehen und betreiben müssen.

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Lernpfad

Level Schwerpunkt Ergebnis
Fundamentals Architektur, OCI, ctr, Images, Content, Snapshotter, Container und Tasks Du verstehst die Runtime-Grundlagen und kannst lokale Evidence sammeln.
Intermediate CRI, Kubernetes Node, Registry, CNI, cgroups, crictl, nerdctl Du kannst containerd im Plattformkontext einordnen und typische Fehler analysieren.
Professional Betrieb, Upgrades, Garbage Collection, Observability, Rootless, RuntimeClass, Snapshotter-Strategien Du kannst Runtime-Entscheidungen dokumentieren und sicher ändern.
Advanced + Security Threat Modeling, Sandbox Runtimes, Seccomp, AppArmor, Image Trust, SBOM, Incident Response Du kannst containerd in sicherheitskritischen Umgebungen bewerten und härten.
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Aufbau

05 / 10

Workshop-Aufbau

text
.
├── assessments/
├── docs/
├── examples/
├── exercises/
├── media/
│   └── pics/
├── scripts/
├── workshops/
├── LICENSE.md
└── README-DE.md
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Voraussetzungen

  • Linux, WSL, VM oder Bare-Metal-Testsystem
  • containerd, ctr und runc für Runtime-Labs
  • optional nerdctl, crictl, kubectl, CNI-Plugins, lokale Registry
  • keine produktiven Nodes, Registries, Pull Secrets oder Cluster-Endpunkte für Labs verwenden
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Arbeitsweise

Alle Beispiele erzeugen Laufzeitartefakte unter work/. Diese Artefakte werden ignoriert und dürfen private Daten, temporäre Konfiguration oder Evidence enthalten. Versioniert werden nur sichere Lab-Konfigurationen und Dokumentation.

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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.


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Praxisanhang: containerd-Nachweisführung für den Workshop-Überblick

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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Schichtenmodell.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Daemon und Socket.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Plugin-System.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Content Store.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Snapshotter.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Container und Task.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Runtime v2 und Shim.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu OCI Runtime.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu CRI.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu CNI.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Registry und Resolver.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Cgroups und Systemd.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Namespaces.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Rootless.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Image Trust.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Security Profile.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Garbage Collection.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Observability.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Upgrade und Rollback.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Incident Response.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Modell und Realität.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Evidence.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Performance.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.

Prüffeld Erwartung
Kontext README-DE.md benennt den Bezug zu Produktionsübertrag.
Nachweis Kommandoausgabe, TOML, YAML, JSON, Log oder Runbook ist vorhanden.
Betriebswirkung Auswirkung auf Pods, Images, Snapshots, Registry, Netzwerk oder Node ist beschrieben.
Sicherheitswirkung Secrets, Privilegien, Runtime-Rechte und Host-Grenzen sind geprüft.

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:

text
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.
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