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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  Engineering Kanban |  DevOps Incident Timeline Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | Ongoing | 60-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 2-12 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | FlowVisuelles ManagementDelivery | IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering |