Vom MVP zur stabilen KI-Plattform mit Google Cloud
Wie morefire sein SaaS-Produkt ucited.ai vom Prototyp aus Jupyter Notebooks in eine reproduzierbare, überwachte Produktions-Architektur überführt hat — mit Terraform, Cloud Run und BigQuery.
Über morefire
KI-Sichtbarkeit messbar machen — jeden Tag aufs Neue.
morefire ist eine Online-Marketing-Agentur aus Köln. Mit ucited.ai hat das Team ein eigenes SaaS-Produkt entwickelt, das täglich misst, wie sichtbar Marken in den KI-Antworten von ChatGPT, Gemini, Copilot und Perplexity sind — inklusive Share of Voice, zitierten Quellen und konkreten Handlungsempfehlungen für mehr KI-Sichtbarkeit.
Die Herausforderung
Schnell gebaut im Notebook — zu fragil für den Dauerbetrieb.
ucited.ai lebt von aktuellen Daten: Jeden Tag werden Nutzerfragen gebündelt, über einen externen Dienst an die KI-Chatbots gestellt und die Antworten ausgewertet. Diese tägliche Verarbeitung lief anfangs über Jupyter Notebooks — praktische Prototyp-Werkzeuge, mit denen morefire die Idee schnell umsetzen konnte. Für den Dauerbetrieb eines wachsenden Produkts war das aber zu fragil.
- Ausfälle blieben unbemerkt
- Änderungen waren riskant
- Setup nirgends reproduzierbar festgehalten
- Prototyp-Werkzeuge statt echtem Produktivbetrieb
Die Rolle von Seibert
Vom Prototyp zum Produktivsystem — gemeinsam.
Als Google Cloud Partner begleitete die Seibert Group morefire dabei, ucited.ai Schritt für Schritt vom Prototyp zu einem verlässlichen Produktivsystem weiterzuentwickeln — mit dem klaren Ziel, dass morefire die Architektur anschließend eigenständig und sicher betreiben kann.
Die Lösung
Infrastructure as Code mit Terraform und Cloud Run.
Die gesamte Infrastruktur ist heute als Code mit Terraform abgebildet — reproduzierbar, versioniert und mit separater Testumgebung für gefahrlose Änderungen. Die tägliche Verarbeitung läuft nicht mehr über Jupyter Notebooks, sondern als dauerhaft laufender Cloud-Dienst auf Cloud Run: Er bündelt die Fragen, steuert den externen Abfrage-Dienst und schreibt die Ergebnisse strukturiert in Googles Data Warehouse BigQuery. Eine Überwachung macht Fehler früh sichtbar.
- Komplette Infrastruktur als Code mit Terraform
- Separate Testumgebung für gefahrlose Änderungen
- Tägliche Verarbeitung als Cloud-Run-Dienst statt Jupyter Notebooks
- Strukturierte Ablage in BigQuery + Monitoring für frühe Fehlererkennung
Was Thorsten über das Projekt sagt
„Mit der Seibert Group als Google Cloud Partner haben wir aus einem MVP eine echte Produktions-Architektur gemacht. Terraform und Cloud Run geben uns die Stabilität und Sicherheit, die ucited.ai als wachsendes Produkt braucht.“
Das Ergebnis
Zuverlässiger Betrieb, sichere Releases, mehr Fokus aufs Produkt.
Der tägliche Datennachschub von ucited.ai läuft jetzt zuverlässig und weitgehend automatisch — Störungen fallen sofort auf, statt unbemerkt zu bleiben. Neue Funktionen lassen sich gefahrlos testen und sicher ausrollen, Wartungsaufwand und Sicherheitsrisiken sind spürbar gesunken. So kann sich morefire wieder auf das Produkt konzentrieren statt auf die Technik dahinter.
Inhalt wird geladen...
Weitere passende Erfolgsgeschichten
Wir freuen uns auf eine Nachricht oder einen Termin mit dir
