Seminar Turbinia – Google Cloud und GKE Deployment

Das Seminar behandelt den Aufbau einer Turbinia-Umgebung in Google Cloud mit Schwerpunkt auf GKE. Es verbindet Projekt- und IAM-Struktur, Cluster, Speicher, Helm-Bereitstellung, Worker-Skalierung, Ingress, Authentisierung, Monitoring und sichere Betriebsübergabe.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Cloud-Projekt, Identitäten, Netzwerk und Cluster für Turbinia strukturiert vorbereiten
• Turbinia mit Helm auf GKE installieren und konfigurationssicher aktualisieren
• Cloud-Evidence, Speicher, Worker und Ausgabewege passend anbinden
• Sicherheit, Monitoring, Skalierung, Backup und Rollback für den Betrieb festlegen

Zielgruppe

Cloud-Administratoren, Plattform- und DevOps-Teams, DFIR-Infrastrukturverantwortliche, Kubernetes-Administratoren und technische Architekturverantwortliche.

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse in Google Cloud, IAM, GKE, Kubernetes, Helm, Linux und Containern. Turbinia-Architekturkenntnisse werden vorausgesetzt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Zielarchitektur und Grenzen definieren

   Region, Verfügbarkeit, Datenstandort, Evidence-Zugriff, Skalierungsziel, Budget und Betriebsverantwortung werden vor der Bereitstellung festgelegt.

2. Schritt 2: Cloud-Projekt und APIs vorbereiten

   Projektstruktur, Abrechnung, notwendige Dienste, Quoten und organisatorische Richtlinien werden kontrolliert eingerichtet.

3. Schritt 3: IAM und Servicekonten gestalten

   Cluster-, Worker-, Speicher- und Administrationsidentitäten werden getrennt und mit minimalen Rollen ausgestattet.

4. Schritt 4: Netzwerk und Cluster bereitstellen

   VPC, Subnetze, private beziehungsweise öffentliche Endpunkte, Node Pools, Maschinenprofile und Sicherheitsoptionen werden passend konfiguriert.

5. Schritt 5: Speicherstrategie umsetzen

   Persistente Volumes, gemeinsame Evidence-Ablagen, Cloud-Datenträger, Objektablage und Ergebnisverzeichnisse werden nach Zugriff und Lebensdauer geplant.

6. Schritt 6: Secrets und Konfiguration verwalten

   Konfigurationswerte, Zugangsdaten, Image-Referenzen und Umgebungsparameter werden getrennt von Images und Quellcode verwaltet.

7. Schritt 7: Helm-Bereitstellung durchführen

   Namespace, Values, abhängige Dienste, API, Server und Worker werden installiert; Pods, Services und Health-Zustände werden verifiziert.

8. Schritt 8: Clientzugriff und Ingress einrichten

   Testzugriff, DNS, TLS, Ingress und optional OIDC-gestützte Authentisierung werden schrittweise aufgebaut.

9. Schritt 9: Cloud-Evidence verarbeiten

   Berechtigung, Region, Anbindung und Lebenszyklus von Cloud-Datenträgern und anderen entfernten Beweismitteln werden mit einem Referenzauftrag geprüft.

10. Schritt 10: Worker skalieren und trennen

    Node Pools, Ressourcenanforderungen, Affinitäten, Taints, Parallelität und spezialisierte Worker-Gruppen werden auf Lastprofile abgestimmt.

11. Schritt 11: Monitoring und Kostenkontrolle aktivieren

    Metriken, Logs, Queue-Zustände, Laufzeiten, Fehlerquoten, Speichernutzung und Kostentreiber werden in ein Betriebsdashboard überführt.

12. Schritt 12: Upgrade, Backup und Rollback testen

    Helm-Werte, Images, Konfiguration und relevante Zustandsdaten werden gesichert; Upgrade und Rückkehr zur vorherigen Version werden praktisch geprüft.

Praxisübungen

• GKE-Zielarchitektur mit IAM-, Netzwerk- und Speichergrenzen entwerfen
• Helm-Werte für eine Testumgebung erstellen und Installation validieren
• Einen Cloud-Evidence-Auftrag mit geeignetem Worker ausführen
• Skalierungs- und Rollbacktest mit definierten Abnahmekriterien durchführen

Methodik

Die Bereitstellung wird als vollständiger Infrastruktur- und Betriebszyklus durchgeführt. Jede Etappe enthält technische Prüfungen sowie Sicherheits-, Kosten- und Wiederherstellungsfragen.