Seminar Turbinia – Monitoring, Skalierung und Performance

Das Seminar behandelt die messbare Steuerung einer Turbinia-Umgebung. Aus Logs, Queue-Zuständen, Worker- und Task-Metriken, Ressourcenverbrauch, Speicher-I/O und Laufzeitprofilen entstehen belastbare Dashboards, Kapazitätsgrenzen und nachvollziehbare Skalierungsentscheidungen.

Inhaltsübersicht

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

Zielsetzung

• Messgrößen für Verfügbarkeit, Durchsatz, Fehlerquote und Laufzeit definieren
• Logs, Prometheus-Metriken und Grafana-Dashboards für Turbinia nutzen
• Queue-, Worker-, CPU-, Speicher- und I/O-Engpässe sicher unterscheiden
• Lasttests, Kapazitätsplanung und kontrollierte Skalierung durchführen

Zielgruppe

Plattformbetrieb, SRE- und DevOps-Teams, Systemadministration, DFIR-Infrastrukturverantwortliche und technische Leitung mit Kapazitäts- und Verfügbarkeitsverantwortung.

Voraussetzungen

Turbinia-Betriebskenntnisse, Linux, Container beziehungsweise Kubernetes sowie Grundkenntnisse in Prometheus, Grafana und Performanceanalyse.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Serviceziele und Baseline definieren

   Verfügbarkeit, Durchsatz, maximale Warteschlange, typische Laufzeit, Fehlerquote und Wiederanlaufzeit werden als messbare Ziele formuliert.

2. Schritt 2: Messpunkte der Architektur zuordnen

   API, Server, Broker, Worker, Task, Container, Speicher und Netzwerk erhalten klare Metriken und Logquellen.

3. Schritt 3: Prometheus-Erfassung prüfen

   Zielsysteme, Scrape-Konfiguration, Labels, Kardinalität und Aufbewahrung werden so gestaltet, dass Betriebsfragen beantwortbar bleiben.

4. Schritt 4: Grafana-Dashboards aufbauen

   Request-Rate, Queue-Tiefe, aktive Worker, Task-Dauer, Fehler, CPU, RAM, Speicher und Pod-Neustarts werden in rollenbezogenen Ansichten gebündelt.

5. Schritt 5: Logdaten korrelieren

   Request- und Task-Kennungen verbinden Metrikspitzen mit konkreten Aufträgen und Werkzeugen.

6. Schritt 6: Worker-Auslastung analysieren

   Parallelität, reservierte Tasks, Prefetch, spezialisierte Worker, Ressourcenlimits und Node-Verteilung werden auf Engpässe geprüft.

7. Schritt 7: Speicher und I/O bewerten

   Evidence-Lesen, temporäre Dateien, Ergebniswriting, Kapazität und Bereinigung werden gegen CPU- und Queue-Wartezeiten abgegrenzt.

8. Schritt 8: Referenzlast erzeugen

   Reproduzierbare Testdaten, feste Recipes und kontrollierte Wiederholungen liefern Vergleichswerte für Änderungen.

9. Schritt 9: Skalierungsregeln entwickeln

   Horizontale Worker-Skalierung, größere Worker, getrennte Pools, Ressourcenanpassung und Queue-Priorisierung werden nach gemessener Ursache gewählt.

10. Schritt 10: Alarmierung und Runbooks verknüpfen

    Schwellenwerte, Symptom, erste Prüfung, Eskalation und Gegenmaßnahme werden für die wichtigsten Betriebsrisiken dokumentiert.

11. Schritt 11: Änderungen verifizieren

    Vorher-Nachher-Vergleich, Erfolgsgrenzen, Kostenwirkung und Regressionen werden nach jeder Optimierung kontrolliert.

Praxisübungen

• Messgrößen und Sollwerte für eine Beispielumgebung festlegen
• Dashboard für Queue, Worker, Task-Laufzeit und Fehler erstellen
• CPU-, Speicher- und I/O-Engpass anhand von Messdaten unterscheiden
• Skalierungsentscheidung mit Lasttest und Vorher-Nachher-Nachweis treffen

Methodik

Messdaten werden konsequent vor Vermutungen gestellt. Übungen verbinden Dashboard, Logkorrelation, Referenzlast, Änderung und quantitative Nachprüfung zu einem geschlossenen Optimierungszyklus.