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| Kriterium |  DevOps Incident Command |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Nach einem Incident mit Schaden oder Beinahe-Schaden schafft die Methode ein nüchternes Lernfeld ohne Schuldzuweisung. Sie richtet den Blick auf Verlauf, Bedingungen und wirksame Gegenmaßnahmen. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | As needed | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-15 | 1-8 | 3-12 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | IncidentOperationsZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | LernenOperationsVerbesserung |