在问题追查死角和问题追查效率上，前者显得更为迫切。无死角的问题追查呼吁着更多的可观测数据被收集到。如果在非生产环境，获取这些数据是轻而易举的，虽然会有query速度上的损失，但是在非生产环境都能容忍，然而，这个速度损失的代价，在生产环境中是承受不起的。在理论基石《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》的指导下，我们建设了kepler1.0系统，它基于query抽样，产出调用链和部分annotation（query处理过程中的非调用链的KV数据）。同时，基于业界开源的prometheus方案，我们完善自己的metrics系统。它们上线后立即产生了巨大的应用价值，打开了搜索系统可观测性建设和应用的想象空间。