算法交易系统的持续监测主要涉及以下几个核心方面：监控工具：选择适合的监控工具是首要任务，这些工具可以全面、实时地获取系统的各项指标数据。将所选工具集成到系统中的过程需遵循相关的技术规范和步骤，保证其能够准确反映系统的实际运行状况。性能指标：对交易系统的性能进行...

对服务器网络，磁盘，CPU的性能POC测试，一般都是要依赖于设备上架部署， 安装 系统以及操作系统层面的测试工具，并没什么捷径，但也可以得出一个性能基线，然后虚拟化后同样的性能测试方法，又是另外一个性能基线。另外网卡或磁盘IO的性能问题存在很多性能干扰因素，包括系统参数的配置、...

性能指标最好设计成综合维度，覆盖从客户端到应用端、网络端和存储端，中间可能涵盖服务器、网络及存储等硬件和各级软件；定义一套存储的性能指标，可以根据产品对应官方提供的性能参数，推算出一份理论值，再通过实际设备压力测试得到一份测试值，配合实际使用场景一般所处于的压力，估...

存储性能分析主要是 IOPS 、吞吐量（ Throughput ）、延时（ Latency ）这三大指标 。而存储选型过程需要贴合应用场景，对性能稳定性要求较高、响应时间敏感的场景，如一些核心交易类数据库，需要更关注存储的延时指标；对数据量增长较快、海量数据分析类的场景，如数据处理类应用，需要关注...

这写问题问得特别适合这个主题。因为恰恰正是这些需求，智能运维才显得尤其重要。首先什么是常用指标，我们学会这些常用指标就可以了吗？依据经验，这些常用指标需要设定社么阈值来监控？运维过程中依据经验所标注的重点指标是不是就够了呢？会不会有更重要的指标被忽视？其实所有的指...

业务系统的性能上不去（具体表现在吞吐量低，响应时间长）等现象，不少是应用中间件导致的。例如系统的处理能力上不去，加了WAS并发也不管用，cpu利用率上不去。然后仔细一问，加了什么并发，回答说“负责去MQ队列读消息的应用进程数”，我问“连数据库的jdbc连接池数量呢”，回答说“不知道...

如果从大的系统性能角度，需要看响应时间、吞吐量、资源利用率、交易成功率这几个重要的指标。这几个指标都是可以从中间件中观察到的。只不过这些指标我们往往不从中间件中监控。例如，响应时间、吞吐量往往从用户的端到端计算，或者从日志里面计算，资源利用率从操作系统层面监...

坦白的说区块链目前的技术发展阶段，还不建议用于实时交易。需要强调的是区块链并不是用来替代现有的核心交易系统的，因为现有的交易系统已经运行的很好了。而区块链技术是用来解决那些依靠现有的技术不好解决的问题的。但是未来随着技术的发展，也许区块链可以发展成为适合实...

POWER7® means high performance, high capacity, and near linear scaling. The benchmark and performance data below demonstrate how IBM solutions can be optimized for a wide variety of workloads, each one providing you with performance you can count on...(more)