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APX.

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Integration

Make
Automatisierung, die hält.

Make sitzt mitten in eurem Stack und schiebt still Daten zwischen allen Tools hin und her, die ihr betreibt. Wir bauen eure Szenarien als überwachte Infrastruktur neu: Fehlerrouten, Retries, kostenkontrollierte Operations und Alerting, damit die Automatisierung, auf die ihr euch verlasst, nicht mehr leise ausfällt.

Kostenloses Erstgespräch Neu gebaut in 2 bis 3 Wochen

Szenario-Konsole

Operations · live

aktive Szenarien 34 kartiert
Fehlerrouten Break + Retry
Ops pro Monat 1,2 Mio. → 640K
stille Fehler 0 unbeobachtet
Data Stores typisiert + mit Keys
Fehlerrouten aktiv

Jedes Szenario trägt einen Error-Handler, ein Retry-Intervall und einen Alarm, damit ein Fehler in Minuten auffällt und nicht erst beim Monatsabschluss.

Im Einsatz bei Teams von

Zech Group Eigenherd LIQID Event Inc IU International University Hauser Maschinen

Szenario-Triage

1
Szenario-Inventar Module · Owner
2
Fehler-Scan Incomplete-Queue
3
Operations-Audit Ops pro Lauf
4
Fehlerrouten-Karte Break · Retry
Die Symptome

Automatisierung fällt leise aus und stellt es euch dann in Rechnung.

Ein Make-Szenario läuft selten laut auf einen Fehler. Es überspringt hier ein Bundle, deaktiviert sich dort und verbrennt die ganze Zeit Operations, bis die Lücke als fehlende CRM-Datensätze auftaucht und die Rechnung sich über Nacht verdoppelt hat.

Szenario-Wildwuchs, den keiner anfasst

Ein Szenario ist auf 60+ Module über verschachtelte Router gewachsen, ohne Benennung und ohne Owner. Niemand editiert es, weil ein einziger falscher Filter im laufenden Flow leise Bundles verwirft und Make keine Versionshistorie führt, auf die man zurückrollen könnte.

Fehler, die nie jemand meldet

Make deaktiviert ein Szenario nach 3 Fehlern in Folge und schreibt eine Mail an ein geteiltes Postfach, das niemand liest. Bis dahin schiebt es Bundles in die Incomplete-Executions-Queue, und ihr entdeckt die Lücke, wenn ein Kunde fragt, wo seine Daten geblieben sind.

Operations-Kosten, die den Nutzen überholen

Ein Polling-Trigger im 1-Minuten-Takt verbrennt rund um die Uhr Operations, egal ob sich Daten geändert haben, und ein Iterator über 800 Zeilen kostet 800 Operations pro Lauf. Die Rechnung skaliert mit Volumen, nicht mit Ergebnissen, und springt genau in dem Quartal, in dem ihr wachst.

Ein kaputtes Payload legt den ganzen Flow still

Ein einziges fehlerhaftes Webhook-Payload ohne Fehlerroute stoppt das komplette Szenario mitten im Lauf. Ohne Break-Handler ist das Bundle verloren, und jedes nachgelagerte Modul, der CRM-Write, der Slack-Alarm, die Rechnung, feuert nie.

Der Bau

Automatisierung, die den überlebt, der sie gebaut hat.

1. Kartieren & prüfen

Jedes Szenario inventarisiert: Modulanzahl, Trigger-Typ, Connections, Operations pro Lauf und der Rückstau in der Incomplete-Executions-Queue. Wir finden, wo Daten leise verloren gehen, bevor wir irgendetwas ändern.

2. Neu bauen & härten

Szenarien neu gebaut mit Error-Handlern, Break mit Retry-Intervall und Versuchsgrenze, Router mit Filtern weiter vorne im Flow und Data Stores statt verketteter Modulketten. Polling-Trigger werden durch Webhooks ersetzt, wo die App das hergibt.

3. Überwachen & übergeben

Fehler-Alerting nach Slack oder E-Mail, ein Operations-Dashboard pro Szenario und eine Namenskonvention mit einem Owner je Szenario. Euer Team bekommt das Runbook und betreibt alles in der eigenen Org, ohne Dauerabhängigkeit von uns.

Ergebnisse

Was euch am Ende gehört.

Kein Ordner voller Szenarien und ein „viel Glück“. Ein gehärteter Make-Betrieb mit Fehlerrouten, Kostenkontrolle und Monitoring, komplett in eurer eigenen Org.

Szenarien mit echter Fehlerbehandlung

Jeder kritische Pfad bekommt einen Break-Handler mit Retry-Intervall und Versuchsgrenze, dazu eine Route in einen Data Store als Dead Letter für alles, was trotzdem scheitert. Ein kaputtes Payload reißt das Szenario nicht mehr mit.

Ownership und Namenskonventionen

Szenarien nach Konvention umbenannt, nach Domäne in Ordner sortiert, mit einem Owner je Szenario und einer einseitigen Karte aller Trigger, Connections und Datenflüsse. Der nächste Engineer liest sich das an einem Nachmittag an, nicht in zwei Wochen Reverse Engineering.

Operations-Kosten unter Kontrolle

Polling-Trigger durch Webhooks ersetzt, Iteratoren begrenzt und Filter nach vorne gezogen, damit Module nur auf den Zeilen laufen, die zählen. Ein typischer Rebuild senkt die Operations um 40 bis 60 % bei gleichem Durchsatz.

Eine überwachte, dokumentierte Übergabe

Fehler-Alerting nach Slack oder E-Mail, ein Dashboard mit dem Operations-Verbrauch je Szenario und ein Runbook für den Replay der Incomplete Executions und die Logik der Fehlerrouten. Euer Team besitzt das ab Tag eins.

Verbundener Stack

Ein CRM, synchrone Tools

Synced

Monitored

Alle Szenarien gesund, Retries & Alerting aktiv

Automatisierung, die unbeaufsichtigt läuft.

Der Umfang hängt an eurer Anzahl Szenarien, dem Operations-Volumen und den Tools in der Kette. Wir kalkulieren nach einem kurzen Gespräch, nicht nach Preisliste, und die neu gebauten Szenarien laufen ab Tag eins in eurer eigenen Make-Org.

Nach Anzahl eurer Szenarien Individuelles Angebot
Kostenloses Erstgespräch
Bevor ihr bucht

Die Fragen, die uns gestellt werden.

Welche Zugänge braucht ihr?

Admin auf eurer Make-Organisation (oder ein Seat, den ihr auf unseren Namen anlegt), die bestehenden Connections zu den Apps im Scope und API-Zugriff auf euer CRM und jedes System, in das ein Szenario schreibt. Wir arbeiten zuerst in einem duplizierten Satz Szenarien, damit nichts Produktives angefasst wird, bevor der Rebuild getestet ist.

Zerlegt der Rebuild unsere laufenden Automatisierungen?

Nein. Wir klonen die Szenarien in einen Staging-Ordner, bauen und testen sie dort gegen Beispiel-Payloads und schalten dann Flow für Flow um, während die alte Version inaktiv als Fallback liegen bleibt. Wenn sich ein neu gebautes Szenario auf Live-Daten danebenbenimmt, schalten wir in Sekunden zurück, denn Make führt selbst keine Versionshistorie.

Wie lange, bis es stabil läuft?

Audit und Szenario-Karte brauchen die ersten Tage. Die meisten Rebuilds sind in 2 bis 3 Wochen fertig und umgeschaltet, je nach Anzahl der Szenarien und danach, wie viele Polling-Trigger auf Webhooks umziehen können. Alerting und Runbook gehen mit der letzten Umschaltung live, nicht als Nachtrag.

Wer zahlt Make-Abo und Operations?

Ihr, in eurer eigenen Org, damit euch jedes Szenario und jede Connection gehört. Wir dimensionieren den Plan auf euer Operations-Volumen und verkleinern ihn meistens, weil ein typischer Rebuild die Operations um 40 bis 60 % senkt. Abo und etwaige Premium-App-Connectors laufen über eure Rechnung, nicht über unsere.

Sollten wir überhaupt auf Make bleiben oder zu n8n oder Zapier wechseln?

Wenn eure Szenarien schon auf Make laufen und die Operations-Kosten das Problem sind, löst ein Rebuild das fast immer günstiger als eine Migration. Die Plattform wechseln wir nur bei einem harten Grund: Self-Hosting wegen Datenresidenz, oder Logik, die Make wirklich nicht abbilden kann. Wir sagen euch klar, welcher Fall vorliegt, statt euch einen Rebuild zu verkaufen, den ihr nicht braucht.

Was passiert nach der Übergabe?

Euer Team besitzt die Szenarien, das Alerting und das Runbook, inklusive der Replay-Prozedur für die Incomplete Executions. Manche Kunden behalten einen kleinen Retainer für neue Szenarien und quartalsweise Operations-Reviews, aber es bricht nichts, wenn ihr allein fahrt. Genau dafür gibt es die Namenskonvention und das Runbook.

Alexander Knoll, Gründer & Team Lead

RevOps Engineering Exzellenz

Wir bringen die Disziplin der Softwareentwicklung in RevOps und bauen die skalierbaren Lösungen, die eine Standardkonfiguration nicht liefern kann.

Alexander Knoll

Gründer & Team Lead