Seminar OpenRelik – Worker entwickeln und testen

Das dreitägige Entwicklungsseminar führt von der fachlichen Worker-Spezifikation über Python-Implementierung, Task-Registrierung und Containerisierung bis zu automatisierten Unit-, Integrations-, Fehlerpfad- und End-to-End-Tests. Abschließend erfolgt die kontrollierte Integration in einen Workflow.

Inhaltsübersicht

1. Zielsetzung und Kompetenzziele
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Didaktischer Aufbau
4. Seminarinhalte mit schrittweisen Praxisaufträgen
5. Praxisübungen
6. Methodik

Zielsetzung

Das Seminar verbindet fachliche Einordnung, geführte Demonstrationen und eigenständige Arbeit am System. Jeder Themenblock führt von der Planung über die kontrollierte Ausführung bis zur Prüfung und Dokumentation. Damit entstehen nicht nur Bedienkenntnisse, sondern reproduzierbare Arbeitsweisen für den Einsatz im DFIR-Umfeld.

Kompetenzziele

• eine fachliche Analysefunktion in eine klare Worker-Schnittstelle übersetzen
• Worker-Task, Parameter, Datei-I/O und Outputs robust implementieren
• automatisierte Tests für Normal-, Grenz- und Fehlerfälle erstellen
• Container, Queue und Workflow-Integration reproduzierbar abnehmen

Zielgruppe

Python-Entwickler, DFIR-Engineers, Plattformentwickler und technische Analysten mit Entwicklungsaufgaben.

Voraussetzungen

Sichere Python-, Git- und Docker-Kenntnisse; Grundverständnis von Celery, JSON und automatisierten Tests. OpenRelik-Architekturkenntnisse werden empfohlen.

Didaktischer Aufbau

Drei Tage sind notwendig, weil ein eigener Worker nicht nur programmiert, sondern spezifiziert, containerisiert, mit Testartefakten abgesichert, in der Plattform ausgeführt, diagnostiziert und in einen Workflow integriert wird. Die Lernabschnitte bauen aufeinander auf; nach jeder Demonstration folgt eine angeleitete Umsetzung, anschließend eine eigenständige Prüfung anhand definierter Qualitätskriterien. Fehlerbilder und Grenzfälle werden bewusst einbezogen, damit Entscheidungen im späteren Betrieb nachvollziehbar bleiben.

Seminarinhalte

Modul 1: Anforderung und Worker-Spezifikation

Ein guter Worker besitzt eine klar begrenzte Aufgabe und ein dokumentiertes Eingabe-/Ausgabeverhalten.

1. Schritt 1: Fachliches Ziel und Nicht-Ziele präzisieren.
2. Schritt 2: Unterstützte Dateitypen, Parameter, Outputs und Fehlerklassen festlegen.
3. Schritt 3: Ressourcen-, Sicherheits- und Laufzeitgrenzen als Abnahmekriterien dokumentieren.

Praxisauftrag: Erstellung und Review einer Worker-Spezifikation.

Modul 2: Projektstruktur und Entwicklungsumgebung

Reproduzierbare Abhängigkeiten und klare Modulgrenzen erleichtern Test und Wartung.

1. Schritt 1: Projektstruktur für Task-Schicht, Kernlogik, Modelle und Tests anlegen.
2. Schritt 2: Abhängigkeiten und Entwicklungswerkzeuge versioniert konfigurieren.
3. Schritt 3: Lokale Testartefakte und sichere Arbeitsverzeichnisse vorbereiten.

Praxisauftrag: Aufbau des Kursprojekts in einer sauberen Umgebung.

Modul 3: Task-Definition und Metadaten

OpenRelik benötigt registrierte Taskinformationen, Parameterdefinitionen und verständliche Metadaten.

1. Schritt 1: Taskname, Queue und registrierte Funktion konsistent festlegen.
2. Schritt 2: Parameter mit Typ, Default, Pflichtstatus und Validierung beschreiben.
3. Schritt 3: Worker- und Ergebnisinformationen für Oberfläche und Workflow nutzbar machen.

Praxisauftrag: Implementierung der Task-Hülle mit validierten Parametern.

Modul 4: Dateiverarbeitung und Ergebnisregistrierung

Eingaben werden sicher geöffnet, temporäre Daten kontrolliert behandelt und Ergebnisse eindeutig registriert.

1. Schritt 1: Eingabedateien, Pfade und Dateitypen vor Verarbeitung validieren.
2. Schritt 2: Kernlogik von Plattformzugriff und Dateischreiboperationen trennen.
3. Schritt 3: Ausgabedateien, Metadaten und Parent-Beziehungen konsistent erzeugen.

Praxisauftrag: Implementierung der fachlichen Kernfunktion.

Modul 5: Fehler, Logs und Sicherheit

Fehler werden so behandelt, dass Ursache, Auswirkungen und Wiederholbarkeit erkennbar bleiben.

1. Schritt 1: Eingabefehler, fachliche Ausnahmen und technische Störungen unterscheiden.
2. Schritt 2: Strukturierte Logs ohne unnötige Beweisdaten oder Secrets erzeugen.
3. Schritt 3: Zeit-, Größen- und Ressourcenlimits sowie sichere Unterprozessaufrufe umsetzen.

Praxisauftrag: Härtung des Workers gegen fehlerhafte und unerwartete Eingaben.

Modul 6: Unit- und Komponententests

Die fachliche Kernlogik wird schnell und unabhängig von Celery oder Containern geprüft.

1. Schritt 1: Normal-, Grenz-, Negativ- und Regressionstests aus der Spezifikation ableiten.
2. Schritt 2: Datei- und Parserabhängigkeiten gezielt isolieren.
3. Schritt 3: Ergebnisinhalt, Metadaten und Fehlerverhalten präzise prüfen.

Praxisauftrag: Aufbau einer Unit-Test-Suite mit Testartefakten.

Modul 7: Container- und Integrationstest

Container, Queue, Broker und gemeinsamer Speicher werden als zusammenhängende Ausführungsumgebung getestet.

1. Schritt 1: Containerimage reproduzierbar bauen und Abhängigkeiten kontrollieren.
2. Schritt 2: Worker an der vorgesehenen Queue starten und Taskregistrierung prüfen.
3. Schritt 3: Task mit realer Dateibereitstellung ausführen und Outputs validieren.

Praxisauftrag: Integrationstest in einer lokalen OpenRelik-Umgebung.

Modul 8: Workflow-Integration und End-to-End-Test

Der Worker wird mit Vor- und Nachverarbeitung zu einem vollständigen Analysepfad verbunden.

1. Schritt 1: Eingabe- und Ergebnisbeziehungen im Workflow modellieren.
2. Schritt 2: Parameterübergabe und Verhalten in Sequenz sowie Parallelgruppe prüfen.
3. Schritt 3: End-to-End-Lauf einschließlich Fehlerfall und Wiederholung dokumentieren.

Praxisauftrag: Abnahme des Workers in einem mehrstufigen Workflow.

Praxisübungen

• Entwicklung eines vollständigen OpenRelik-Workers in Python
• Aufbau automatisierter Unit-, Container- und Integrationstests
• Workflow-Integration mit Normal-, Fehler- und Wiederanlauftest

Methodik

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Live-Demonstrationen, geführten Konfigurations- und Analyseschritten, eigenständigen Laboraufgaben sowie strukturierten Reviews verbunden. Für jede Übung werden Ausgangslage, Arbeitsschritte, erwartete Kontrollpunkte und typische Fehlerbilder festgelegt. Die verwendeten Beispiele sind so aufgebaut, dass sie als Vorlage für interne Standards, Checklisten und Testfälle weiterverwendet werden können.