Seminar Detectify Internal Scanning – Betrieb, Skalierung und Troubleshooting

Das Seminar behandelt den stabilen Regelbetrieb des Detectify Internal Scanning Agents. Komponenten, Scanabläufe, Health Checks, Logs, Ressourcen, Parallelität, Skalierung, Wartung, Upgrades und typische Fehlerbilder werden in ein belastbares Betriebs- und Diagnosemodell überführt.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Komponenten und Ablauf eines internen Scanauftrags technisch nachvollziehen.
• Health Checks, Logs, Metriken und Alarmierungen für den Regelbetrieb aufbauen.
• Ressourcenbedarf, Parallelität und Skalierung auf Basis realer Scanlast planen.
• Wartung, Neustarts, Upgrades und Rollbacks kontrolliert durchführen.
• Verbindungs-, Pod-, Ressourcen- und Scanfehler systematisch diagnostizieren.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Komponenten und Scanjob-Lifecycle

Schwerpunkt: Scheduler, Queue, Scan Manager, Worker, Browserinstanzen, Status, temporäre Ressourcen, Ergebnisübertragung und Aufbewahrung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Komponenten und Scanjob-Lifecycle“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Scheduler, Queue, Scan Manager, Worker, Browserinstanzen, Status, temporäre Ressourcen, Ergebnisübertragung und Aufbewahrung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein technisches Betriebs- und Abhängigkeitsmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Health Checks und Monitoring

Schwerpunkt: Podstatus, API-Health, Dienstzustände, Queue, Scanstatus, Netzwerk, Zertifikate, Cloudmonitoring, Schwellenwerte und Alarmierung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Health Checks und Monitoring“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Podstatus, API-Health, Dienstzustände, Queue, Scanstatus, Netzwerk, Zertifikate, Cloudmonitoring, Schwellenwerte und Alarmierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen mehrstufigen Health- und Monitoringkatalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Logs und Ereigniskorrelation

Schwerpunkt: Scheduler-, Manager-, Worker- und Browserlogs, Zeitbezug, Korrelations-ID, Scan-ID, Fehlerklassen, Datenschutz und Beweissicherung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Logs und Ereigniskorrelation“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Scheduler-, Manager-, Worker- und Browserlogs, Zeitbezug, Korrelations-ID, Scan-ID, Fehlerklassen, Datenschutz und Beweissicherung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen standardisierten Logsammlungs- und Diagnoseprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Ressourcen und Kapazitätsplanung

Schwerpunkt: CPU, Speicher, statische Dienste, dynamische Pods, Parallelität, Queue, Anwendungstyp, JavaScript-Last, Wachstum und Reserven.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Ressourcen und Kapazitätsplanung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von CPU, Speicher, statische Dienste, dynamische Pods, Parallelität, Queue, Anwendungstyp, JavaScript-Last, Wachstum und Reserven modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein messbares Kapazitäts- und Lastmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Skalierung und Verfügbarkeit

Schwerpunkt: Replikate, gleichzeitige Scans, Node-Kapazität, Autoscaling, Fehlerdomänen, Wartungsfenster, Engpassanalyse und Lasttest.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Skalierung und Verfügbarkeit“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Replikate, gleichzeitige Scans, Node-Kapazität, Autoscaling, Fehlerdomänen, Wartungsfenster, Engpassanalyse und Lasttest modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen kontrollierten Skalierungs- und Abnahmeplan dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Wartung, Upgrade und kontrollierter Change

Schwerpunkt: Versionsstand, Chart oder Terraform, Konfigurationsänderung, Backup relevanter Einstellungen, Neustart, Rollback, Testscan und Freigabe.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Wartung, Upgrade und kontrollierter Change“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Versionsstand, Chart oder Terraform, Konfigurationsänderung, Backup relevanter Einstellungen, Neustart, Rollback, Testscan und Freigabe modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein ausführbares Change- und Upgrade-Runbook dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Troubleshooting und Incident Management

Schwerpunkt: Cloudverbindung, DNS, TLS, Authentisierung, Scanfehler, Pods, Images, OOM, Timeouts, Eskalation, Workaround und Root Cause.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und messbare Zielkriterien für den Themenblock „Troubleshooting und Incident Management“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Cloudverbindung, DNS, TLS, Authentisierung, Scanfehler, Pods, Images, OOM, Timeouts, Eskalation, Workaround und Root Cause modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration beziehungsweise Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden sicherheitsrelevanten Zwischenschritt protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Abdeckung, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen reproduzierbaren Diagnosebaum mit Incident-Runbook dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Analyse eines Scanjob-Lifecycles anhand von Podstatus und Logs.
• Dimensionierung einer Umgebung für mehrere parallele JavaScript-intensive Scans.
• Simulation eines kontrollierten Upgrades mit Testscan und Rollbackentscheidung.
• Diagnose vorbereiteter Verbindungs-, Image-Pull-, OOM- und Scanfehler.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Kubernetes- und Plattformbetrieb, DevOps, AppSec-Betrieb, Cloud Engineering, Second- und Third-Level-Support.

Voraussetzungen: Praktische Kubernetes-Grundkenntnisse, Erfahrung mit Pods, Logs, Ressourcen, Netzwerken und einem bereitgestellten Internal Scanning Agent.

Didaktik und Arbeitsweise

Fachimpulse, Demonstrationen und geführte Konfigurationsschritte wechseln mit Praxisübungen, kontrollierten Fehlerfällen und Reviewphasen. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die Abläufe wiederholbar bleiben.