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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Architecture Software Architecture Canvas |  Architecture C4 Model |
|---|---|---|---|
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. | Die Software Architecture Canvas reduziert ein System auf die wichtigsten Architekturentscheidungen, Randbedingungen und Schnittstellen. Sie ist nützlich, wenn Teams schnell ein belastbares Gesamtbild brauchen. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Architecture Canvas, Goals, Constraints, Quality Attributes | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | CanvasArchitekturAbstimmungWorkshop | ArchitekturKommunikationVisualisierung |
Oft zusammen betrachtet
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