Недавно делал несколько докладов на тему метрик: просто взял несколько популярных решений для их хранения и погонял бенчмарки. Подробнее доклад можно посмотреть тут: http://www.slideshare.net/VsevolodPolyakov/metrics-where-and-how

По советам коллеги решил покрыть недостающий кейс carbon-cache.py с pypy, так как в докладе был обычный питон.

Если коротко, то результаты немного разочаровали, хоть оказались и лучше чем при использовании обычного питона (150 000 уникальных метрик в секунду против 120 000 используя обычный питон), но всё равно намного хуже чем у go-carbon (300 000 уникальных метрик в секунду)