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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  Agile NoEstimates |  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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | laufend | 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 | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | SchätzungPrognoseFlow | IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering |