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| Kriterium |  Operations Runbook |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Incident Command |  DevOps Blameless Postmortem |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | As needed | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 4-15 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Runbook, Checklist, Escalation Path | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Postmortem Doc, Action Items, Timeline |
Tagskeine Überschneidung | OperationsZuverlässigkeitDokumentation | PrognoseFlowDelivery | IncidentOperationsZuverlässigkeit | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit |