Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-18 20:35 UTC

krkn-chaos / krkn

Chaos and resiliency testing tool for Kubernetes with a focus on improving performance under failure conditions. A CNCF sandbox project.

PythonApache-2.0★ 486 Sterne⑂ 236 Forksseit Apr. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#chaos-engineering#resiliency#testing#kubernetes#performance#scalability#containers#reliability

krkn-chaos/krkn erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (63/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

94
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

krkn-chaosOrganisation
52 Follower35 öffentliche Reposseit Jan. 2024

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIkraken7.116.479111vor 14 Tagenhtrocr

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 289 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year289
human_commit_share0,92
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 89 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count89
latest_release_tagv5.2.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases10,5

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

80Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
43.6/60Stars — 486 Stars
19.8/25Forks — 236 Forks
6.7/15Watcher — 17 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks236
stars486
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

80Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 29 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 90 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled90
top_contributor_share0,292

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
32/42Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
24.6/30PR-Annahme — 855/1.044 entschiedene PRs gemergt
7.6/13Newcomer PR acceptance — 7/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 21/30 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs855
open_issues101
closed_issues322
prs_merged_7d14
prs_decided_7d18
prs_merged_30d36
prs_decided_30d44
issue_closed_ratio0,761
closed_unmerged_prs189
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
12.4/25Reichweite des Inhabers — 52 Follower von krkn-chaos
16.6/25Kontohistorie — 35 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers52
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginkrkn-chaos
public_repos35
account_age_days959
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 14 Tagen
20/20Versionshistorie — 111 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageskraken
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish14

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://krkn-chaos.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicschaos-engineering, resiliency, testing, kubernetes, performance, scalability, containers, reliability
has_wikinein
homepagehttps://krkn-chaos.dev
docs_sitehttps://krkn-chaos.dev
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
5.2/7.5Code-Review — Found 21/30 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 21 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
13.8/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: click 8.2.2 (high 7.2), lightning 2.6.1 (unknown)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
33.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 110 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages2
assessed_packages67
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, unknown 1
direct_affected_packages2
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:kraken@7.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 67 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 90 von 92 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,978
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes9.246

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — CI/tests_v2/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 21 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesCI/tests_v2/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,21
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/222 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes55.840
source_files_sampled222
oversized_source_files0

Eckdaten

486GitHub-Sterne
90Mitwirkende
289Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
89Releases
3Bus-Faktor
101offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 13 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 236 ⇿
0Sterne
236Forks
88Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

04080120160200240233112020-042023-062026-08
Major 5Minor 8Patch 73

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-18 20:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
7Code-ReviewFound 21/30 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 24 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIPyYAML—setup.cfg
Alle Abhängigkeiten 46

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 45 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpyyaml6.0.1direkt
PyPIaliyun-python-sdk-core2.13.36indirekt
PyPIaliyun-python-sdk-ecs4.24.25indirekt
PyPIarcaflow-plugin-sdk0.14.3indirekt
PyPIazure-identity1.16.1indirekt
PyPIazure-keyvault4.2.0indirekt
PyPIazure-mgmt-compute30.5.0indirekt
PyPIazure-mgmt-network27.0.0indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIcbor2—indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcoverage7.6.12indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIdatetime5.4indirekt
PyPIdocker—indirekt
PyPIgitpython3.1.52indirekt
PyPIgoogle-auth2.37.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-compute1.22.0indirekt
PyPIibm-cloud-sdk-core—indirekt
PyPIibm-vpc0.26.3indirekt
PyPIjaraco-context—indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkrkn-lib6.1.4indirekt
PyPIkubernetes—indirekt
PyPIlxml6.1.0indirekt
PyPInumpy1.26.4indirekt
PyPIopenshift-client1.0.21indirekt
PyPIpandas2.2.0indirekt
PyPIparamiko—indirekt
PyPIprotobuf—indirekt
PyPIpyfiglet1.0.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-html—indirekt
PyPIpytest-order—indirekt
PyPIpytest-rerunfailures—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpython-ipmi0.5.4indirekt
PyPIpython-openstackclient6.5.0indirekt
PyPIpyvmomi8.0.2.0.1indirekt
PyPIreportlab—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIservice-identity24.1.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIurllib3—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:kraken@7.1 zieht 67 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
click8.2.2direkthoch18.3.3
lightning2.6.1direktunbekannt12022.6.15

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit krkn-chaos/krkn teilen. Nebeneinander lesen →

100cilium/ciliumeBPF-based Networking, Security, and ObservabilityAußergewöhnlich99podman-container-tools/podmanPodman: A tool for managing OCI containers and pods.Außergewöhnlich98valkey-io/valkey-glideAn open source Valkey client library that supports Valkey, and Redis open source 6.2, 7.0 and 7.2. Valkey GLIDE is designed for reliability, optimized performance, and high-availability, for Valkey and Redis OSS based applications. GLIDE is a multi language client library, written in Rust with programming language bindings, such as Java and PythonAußergewöhnlich98pulumi/pulumiPulumi - Infrastructure as Code in any programming language 🚀Außergewöhnlich100containerd/containerdAn open and reliable container runtimeAußergewöhnlich98kubernetes/kopsKubernetes Operations (kOps) - Production Grade k8s Installation, Upgrades and ManagementAußergewöhnlich

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.