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Für GitHub Actions Self Hosted Runner gibt es nicht nur ein Paket oder einen Befehl. Self-hosted Runner führen Workflow-Code auf eigener Maschine aus. Persistente privilegierte Runner für untrusted Public Forks gefährden Credentials/Host; ephemere Isolation erwägen. Dieser Leitfaden bündelt Entscheidungskriterien, Production-Checks, Sicherheitsgrenzen, Kapazitätssignale und Rollback.
Zuerst den Ist-Zustand messen: Kapazität + Latenz + Fehlerrate. Self-hosted Runner führen Workflow-Code auf eigener Maschine aus. Persistente privilegierte Runner für untrusted Public Forks gefährden Credentials/Host; ephemere Isolation erwägen. Backup/Rollback, Zugriffsweg und Abnahmekriterien dokumentieren und vor Production begrenzt testen.
Inventar → Test → Change → Validierung → Beobachtung → Rollback-Entscheidung begrenzt den Blast Radius, besonders bei Stateful/Customer-Systemen.
Ziel ist nicht nur 'installiert', sondern dass Kapazität + Latenz + Fehlerrate im erwarteten Bereich liegt und Rollback funktioniert.
Dieselbe GitHub Actions Self Hosted Runner-Anforderung braucht für Test, normale Production und kritisches/HA-Umfeld unterschiedliche Topologie.
Diese Befehle dienen primär Read-only-Health/Status. IPs, Nutzer, Token, Domains und Secrets vor Sharing maskieren.
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systemctl --type=service | grep -i actions.runner || trueps aux | grep '[R]unner.Listener'df -hdocker ps 2>/dev/null || trueSelf-hosted Runner führen Workflow-Code auf eigener Maschine aus. Persistente privilegierte Runner für untrusted Public Forks gefährden Credentials/Host; ephemere Isolation erwägen. Monitoring, Backup oder Access-Control zugunsten von Geschwindigkeit auszulassen erhöht oft die Gesamtausfallzeit.
Diese Reihenfolge kann als Change-Runbook dienen; je Schritt Owner, Wartungsfenster und Erfolgskriterium ergänzen.
Self-hosted Runner führen Workflow-Code auf eigener Maschine aus. Persistente privilegierte Runner für untrusted Public Forks gefährden Credentials/Host; ephemere Isolation erwägen.
Bei GitOps ist Git Desired State; manuelle Cluster-Änderungen erscheinen als Drift und werden ggf. zurückgesetzt.
Secret-Management ist High-Value-Target; Audit, Recovery Keys, TLS und Backup-Zugriff strenger trennen.
Production-Pipeline-Änderungen sollten wie App-Releases versioniert und rollbackbar sein.
Controller und untrusted Build-Executor in gleicher Privilege/Failure Domain erhöhen Blast Radius.
Registry-Kapazität hängt von Layer Dedup, Retention, Scan-DB und Pull/Push-Throughput ab.
Keine pauschale Zahl. Kapazität + Latenz + Fehlerrate messen, bevor Production nur nach RAM/vCPU dimensioniert wird.
Backup ist nötig, garantiert Recovery aber erst nach Restore-Test, Rollback-Zeit und State-Konsistenz.
Aktuelle Version/Topologie, Kapazität + Latenz + Fehlerrate, bereinigte Logs, Peak-Zeit, Datengröße und Wartungsfenster; keine Secrets/Passwörter.
Staging/kleiner Pilot, beobachtbare Metriken, kleiner Scope und getesteter Rollback.
Teilen Sie Topologie, User/Traffic, Kapazität + Latenz + Fehlerrate, Datengröße und Ziel; Technikteam plant VPS/VDS/Dedicated oder Migration.