Runtime Radar: instalação e configuração do monitoramento de segurança de contêineres no Kubernetes

Runtime Radar é uma solução de software open source para monitorar eventos de segurança em tempo de execução (runtime) e responder a incidentes em ambientes conteinerizados.
Ela foi criada para preencher a lacuna entre a verificação de imagens na fase de CI/CD e o comportamento real dos contêineres durante a execução — afinal, algumas ameaças surgem justamente nesse momento: processos de mineração, elevação de privilégios, tráfego de rede inesperado e outros.
O projeto é licenciado sob a licença Apache 2.0.

Por que usar o Runtime Radar

Principais vantagens

• Monitoramento de eventos durante a execução dos contêineres: proteção não apenas na fase de build/deploy, mas também em produção.
• Gerenciamento centralizado de ambientes multicluster: possibilidade de conectar vários clusters em uma única interface de administração.
• Integração com sistemas de segurança e monitoramento existentes: suporte a syslog, SMTP e webhook.
• Capacidade de criar suas próprias regras de detecção (assinaturas) em Go por meio do SDK.
• Baseado em tecnologias modernas: eBPF + Tetragon (sensor) para rastrear eventos do kernel e dos contêineres.

Quando é especialmente útil

• Se você já possui uma infraestrutura de contêineres (como Kubernetes) e deseja aprimorar a segurança dos contêineres em execução.
• Se sua infraestrutura é distribuída entre vários clusters e você precisa de um ponto único de controle.
• Se o código aberto, a flexibilidade e a integração com SOC/logs são importantes para você.
• Se há restrições orçamentárias ou se você busca uma alternativa a soluções comerciais caras.

Arquitetura (visão geral)

Os principais componentes do Runtime Radar:

• Runtime Monitor: sensor configurável para coletar eventos de contêineres e do kernel (baseado em Tetragon/eBPF).
• Event Processor: mecanismo de análise de anomalias (em alguns casos usa módulo WebAssembly).
• Cluster Manager: módulo que gerencia a conexão de clusters à interface unificada.
• Notifier: envia eventos para SOC/sistemas de log via syslog/webhook/SMTP.
• UI (interface web): visualização de eventos, tratamento de incidentes, filtragem e investigação.

Visualmente: sensores nos clusters → eventos → processamento → notificações/interface.

Pré-requisitos

Antes da instalação, verifique se seu ambiente atende aos seguintes requisitos:

• Plataforma de contêiner (como Kubernetes) com privilégios administrativos no cluster.
• Os nós onde o Runtime Radar será implantado devem suportar eBPF (kernel Linux compatível).
• Acesso ao Helm chart ou às imagens Docker do projeto (no repositório GitHub).
• (Recomendado) Sistema de logging/monitoramento (como ELK/Elastic, OpenSearch, Loki) para integração.
• Em ambientes multicluster — rede e acesso entre clusters e o console de administração devidamente configurados.
• Compreensão básica de segurança em tempo de execução (processos, permissões, conexões de rede) será um diferencial.

Passos de instalação

1. Clonar o repositório
   git clone https://github.com/Runtime-Radar/runtime-radar.git cd runtime-radar
2. Preparar o Helm chartNa pasta install/helm está o Helm chart para instalação.
   Se necessário, edite o arquivo values.yaml (endereços de integração, namespace, permissões, etc.).
   Exemplo:
   helm install runtime-radar ./install/helm -n radar --create-namespace
--set notifier.syslog.enabled=true
--set notifier.webhook.url=https://…
--set clusterManager.enabled=true
3. Implantar o sensor nos nósO sensor deve ser instalado em cada nó de onde se deseja coletar eventos. Certifique-se de que ele está capturando eventos do kernel/contêiner (como criação de processos, alterações de permissão, conexões de rede).
4. Configurar regras (Policy / Rules)Na interface web ou via SDK, você pode ativar políticas prontas ou escrever suas próprias assinaturas em Go.
5. Integrar com sistemas de notificação/logConfigure o envio de alertas via syslog, SMTP ou webhook. Escolha templates de mensagens (baseados em Go templates).
6. Verificar funcionamento
   • Abra a interface web;
   • Verifique se os sensores estão conectados e recebendo eventos;
   • Realize um teste (ex.: execute um contêiner com comportamento inesperado) e confirme que o evento é detectado e notificado;
   • Use os filtros e ferramentas de investigação: visualização de processos, relações pai/filho, tipo de evento, etc.
7. Instalação multicluster (opcional)Conecte clusters adicionais via Cluster Manager, conforme a documentação. Isso permite gerenciar todo o ambiente a partir de uma única interface.

Configuração e operação

Políticas e regras

• Use políticas prontas para um início rápido.
• Configure filtros: elimine eventos “barulhentos” e foque em incidentes críticos.
• Crie regras próprias via SDK: defina o que é comportamento anômalo em seu ambiente.

Interface de investigação

• Na interface são exibidos eventos com ícones, tipos e relações de processo.
• Permite filtrar por cluster, nó, pod ou tipo de sinal.
• Nos incidentes, é possível navegar entre o evento e seu contexto (processo pai, filhos), compreendendo a cadeia de ações.

Integração com SOC/logs

• Envie logs para ELK/Opensearch/Loki ou outros sistemas.
• Use webhook/SMTP para alertas críticos.
• Nos templates (Go-template), inclua campos como timestamp, cluster, pod, processo, regra e severidade.

Monitoramento de desempenho

• Garanta que os sensores coletem eventos sem gerar carga excessiva.
• Verifique periodicamente se há ausência de eventos (“silêncio”), o que pode indicar falhas no sensor ou filtros muito restritivos.
• Atualize regras conforme mudanças na infraestrutura: novos serviços, contêineres, padrões de comportamento.

Limitações e pontos de atenção

• Como qualquer sistema de runtime, consome recursos: sensores podem usar CPU/memória — teste a carga antes do ambiente de produção.
• A interpretação de “anomalias” requer contexto: o que é normal em um ambiente pode ser suspeito em outro; adapte as regras ao seu cenário.
• Infraestruturas muito distribuídas podem exigir configurações extras de rede/segurança para conectar à console centralizada.
• Código aberto — excelente, mas requer equipe disposta a participar da comunidade ou adaptar o projeto às suas necessidades.
• Projeto relativamente novo (lançamento em outubro de 2025) — o ecossistema ainda pode ser menos maduro que o de soluções comerciais.

Conclusão

A segurança de contêineres não é apenas um conjunto de ferramentas, mas uma mentalidade. O Runtime Radar ajuda a enfrentar o estágio de runtime — onde mora a incerteza real: novos processos, conexões inesperadas, erros de configuração.

Não trate o monitoramento como algo burocrático. Escute sua infraestrutura como um organismo — ela também tem “sintomas” que precisam ser percebidos a tempo.
Configure alertas que avisem sobre problemas reais sem gerar ruído.
E, acima de tudo, faça da segurança parte do ciclo diário de desenvolvimento, não apenas uma reação a incidentes.

O Runtime Radar pode ser seu “estetoscópio” de contêineres: silencioso, discreto, mas salvando tempo e nervos quando algo dá errado.

FAQ - Perguntas frequentes

• 1. É possível usar o Runtime Radar sem Kubernetes?
  Sim. Embora a integração principal seja com Kubernetes, você pode instalar o sensor em hosts comuns (Docker, Podman). O requisito essencial é o suporte a eBPF no kernel.
• 2. O Runtime Radar entra em conflito com outros sistemas de monitoramento (como Falco ou Prometheus)?
  Não. Ele opera em paralelo usando hooks eBPF. Porém, se houver muitos instrumentos eBPF ativos, monitore o uso de recursos do kernel.
• 3. Com que frequência devo atualizar as regras de segurança?
  Recomenda-se revisar as regras ao menos a cada trimestre ou sempre que houver mudanças significativas na infraestrutura (novos microsserviços, atualizações do Kubernetes, políticas de acesso).
• 4. E se o sistema gerar muitos falsos positivos?
  Use filtros e níveis de prioridade nas configurações. Desative sinais irrelevantes para focar nos críticos. O Runtime Radar permite criar regras personalizadas adequadas ao seu cluster.
• 5. O Runtime Radar é adequado para produção?
  Sim. Apesar de jovem, o projeto é estável e em rápido desenvolvimento. Teste em um ambiente de staging para avaliar a carga dos sensores antes de colocar em produção.