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| Kriterium |  DevOps Game Day |  Engineering Kanban |  DevOps Incident Command |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei der Vorbereitung auf seltene Störungen testet die Methode Reaktionsfähigkeit unter kontrollierten Bedingungen. Sie zeigt, wo Annahmen über Stabilität, Rollen und Wiederherstellung zu optimistisch sind. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Bei einem akuten Incident mit mehreren Beteiligten schafft die Methode eine klare Führungs- und Kommunikationsstruktur. Sie reduziert Chaos, wenn schnelle Koordination und saubere Lageführung gleichzeitig gebraucht werden. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag | Ongoing | As needed | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 2-12 | 4-15 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ResilienzOperationsIncident | FlowVisuelles ManagementDelivery | IncidentOperationsZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery |