活动总结

文章介绍了信创操作系统内核优化的重要性和策略，包括版本选择、稳定性、安全性、成本问题、硬件优化、网络优化等方面，提供了内核参数优化清单和专家共识。需要注意硬件驱动版本兼容性和前期准备，避免问题循环往复。

国产操作系统需面对技术和运维挑战，建立自身知识体系和经验沉淀，提供有效技术支持，增强用户信任度。针对中间件和数据库，可通过内核调优等方式提升系统性能，针对CPU性能优化，可进行绑核中断、屏蔽硬中断、调整内核参数等，最终实现性能优化。

讨论通用大模型、行业内运维大模型和企业内运维大模型在运维领域的应用，强调它们的差异和优势，提出建立算法库、数据标准与边界、评价标准与指标、纠错反馈机制等建议。企业在选择和使用时需综合考虑资源、需求和技术能力，确保为企业带来最大价值。

保险行业影像系统的非结构化数据存储平台需求越来越大，选型需考虑产品生态、可靠性、扩展性、架构及技术、平台管理和性能管理等六个维度。TWT社区发布了选型评估框架和总结报告，得到了多家企业的支持。

研究证券行业非核心交易系统超融合产品选型的课题，提供选型维度、思路、大众投票分析和选型建议，以供参考。

容器化中的数据持久化、性能和高可用问题可以通过共享存储、合理规划容器网络和数据库区来解决。金融行业可采用企业级存储、容器化技术、存算分离架构等新技术满足高稳定、高性能、高灵活度需求。建议使用企业级NAS存储、充分考虑高可用性。

ChatGPT在金融行业应用需注意数据安全和隐私保护，落地需考虑数据隐私、模型鲁棒性、资源成本和可信度等问题。应用场景包括智能客服、智能投顾、自助银行、智能风控、市场调研等。落地过程中的挑战包括资金和资源投入、技术人才缺乏、数据难以获取等。企业应考虑应用场景、评估模型能力、投入成本、数据安全等问题。

国产芯片在服务器领域逐渐崛起，龙芯有望成为“国芯”旗首，但制造工艺需要时间突破。信创服务器在金融行业内应用较少，中小金融机构应选择生态覆盖面广、处理性能最优的国产芯片，并结合自身应用系统适配情况进行选择。海光、龙芯、鲲鹏、飞腾、兆芯、申威等均有不同领域的应用。

金融行业在大数据时代下面临数据安全挑战，应采取技术、管理和政策手段应对，包括数据分类分级、建立责任体系、加强培训和教育、强化监管和审核、采用云安全方案和区块链技术等措施来保障数据安全。同时，采用分类和标记、数据流分析、数据库访问控制、数据备份和灾备、审计和监控等多种措施来保护敏感数据。

CentOS是Redhat一个社区发行版本，不仅因其开源、免费，强大的社区力量更是赢得了广大厂商和工程师们的喜爱，在Linux诸多发行版本中非...