在雲原生技術快速演進的時代，企業面臨著服務數量爆炸性增長與客戶體驗需求日益嚴苛的雙重挑戰。本文探討如何透過Open Telemetry與客戶中心可觀測性（Customer-Centric Observability）策略，實現對數千個微服務與數百個網頁應用程式的精準監測，並將平均檢測時間（Mean Time to Detect, MTD）壓縮至3分鐘以下，為企業建立可量化的客戶影響評估體系。
客戶互動被明確定義為用戶執行的具業務價值的動作，例如按鈕點擊、文件上傳或帳戶添加等。此過程包含前端動作、後端網路呼叫、響應處理與最終確認顯示，其結果分為成功互動、降級互動與失敗互動（FCIS）。透過對FCIS的精準監測，企業可快速定位影響客戶體驗的關鍵路徑。
為實現客戶中心可觀測性，採用Open Telemetry JavaScript庫建立封裝層，於業務邏輯執行時包裝代碼，並透過createCustomerInteraction方法記錄互動狀態與生成Span。數據流處理流程包含：
此架構確保數據傳輸穩定性，瀏覽器端採用10秒緩衝與批量傳送機制，提升效率與可靠性。
數據視覺化於Wave平臺，異常檢測管道識別指標異常後，自動觸發Slack通知等告警機制。透過此流程，企業可即時掌握系統狀態，並針對異常指標進行快速修復。
為避免重複計數，引入「唯一用戶影響」（Unique User Impact）計算方式。例如，100用戶重複嘗試2-3次，僅計為5個獨特用戶影響。此模型協助企業精準定位問題影響範圍與嚴重程度。
在8,500次互動中，21次失敗影響5個獨特用戶（0.34%），數據可明確顯示問題規模。透過此分析，開發者可快速聚焦於關鍵路徑優化，顯著縮短MTD與平均修復時間（MTI）。
結合合成監測（Synthetic Monitoring）與真實用戶數據，進一步優化異常檢測模型與自動化應對機制。透過AI原生開發平臺的持續演進，企業可建立更強大的客戶體驗保障體系。
客戶中心可觀測性透過Open Telemetry與雲原生技術的深度整合，實現對應用程式的精準監測與快速響應。企業應透過標準化封裝層、操作數據湖與實時分析管道，建立可量化的客戶影響評估模型。未來需持續優化異常檢測模型，並結合合成監測提升系統韌性，以應對日益複雜的數位服務需求。