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| Kriterium |  Operations Runbook |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  DevOps Game Day |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei wiederkehrenden Betriebsaufgaben oder Störungen hält die Methode belastbare Handlungslogik bereit. Sie reduziert Unsicherheit, wenn Zeitdruck, Rollenwechsel oder seltene Situationen schnellen Zugriff verlangen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 20-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | Halber Tag |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 3-12 | 5-20 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Runbook, Checklist, Escalation Path | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks |
Tagskeine Überschneidung | OperationsZuverlässigkeitDokumentation | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | ResilienzOperationsIncident |