核心交易系统存储选型中的如何充分考虑和评估性能能力？

存储性能特别是低时延固然重要， 业务层面来说金融交易当然是越快越好 。但是交易快的瓶颈不一定在存储。
举例来说，2015年行情好的时候， 核心系统当时小机P595（1/4配）+DS8000，厂商现场值守 并出具检查报告， 小机和存储并不是瓶颈。站在整个核心交易系统看， 反而是交易前端（如网上交易）堵车影响交易。当时网上反应好多券商核心系统宕机， 究其根源多数属于上述原因

至于存储选型时如何进行充分的考虑和评估，
首先，确定目标 存储满足核心业务系统要求，一般核心业务压力测试目标为历史交易峰值的3倍。
核心业务压力测试关心的是 每秒纯委托笔数和每秒委托、查询笔数，
这也是业务部门、开发部门、开发商， 甚至是监管关心的指标。
通关上线前，核心系统所有外围均进行压力测试

还有一个要重点关注，就是存储与主机、操作系统、数据库等兼容性和长期稳定性测试
之前行业 核心系统数据库主机存储基本是一个厂家。后来有券商选取主机和存储为2各品牌，单独看性能都不差，但后期集成压力测试 性能指标就达不到预期。

核心交易系统的存储性能主要的关键指标：延时和IOPS。在发起选型前，先梳理相关数据：
1、当前用户数或接入终端数，以及公司每年计划开发的新用户数，做趋势预判。
2、峰值交易用户数或终端数，关系到对存储压测时所需要模拟的并发压力。
3、当前存储峰值性能监控数据，做个参照。肯定不希望新采存储比现有还差。
4、数据库awr报表等相关业务性能报告数据
存储测试工具： 采用fio或vdbench，读写比例7:3或8:2
存储测试模型：
1、存储延时基线，单队列单线程测试存储延时。
2、存储并发性能，以峰值交易并发用户数，测试存储多队列多线程IOPS与延时。
3、存储并发性能，以业务扩展后预计的并发用户数规模，测试存储多队列多线程IOPS与延时。
4、存储异常性能，模拟存储坏盘，节点故障，网络故障或持续大压力情况下缓存击穿场景测试存储多队列多线程IOPS与延时。
业务测试工具：sysbench/swingerbench等，以不同用户数并发做联机业务实测，记录TPS、TPMc。
方法都差不多，主要是数据采集与用例制定是否符合业务实际需求。最后，存储性能当然是首先参考指标，但可靠性必须是前提。最好的性能，绝对是本机插NVMe SSD，但不能提供任何高级功能和可靠性保护。

持续 稳定 的性能输出
长期运行后的性能表现。如果不能实现，可以本地测试写满LUN，反复擦写几次。