メモリ管理とリクエストの分離

Zoom AI Companionはユーザープライバシーとシステムの整合性を念頭に設計されています。以下のセクションは、各ユーザーリクエストのライフサイクルにおいてメモリがどのように割り当て、分離、消去されるかを説明しており、ユーザー間でデータが漏洩したり不必要にメモリに保持されたりしないことを目的としています。

各ユーザーリクエストは分離された実行スレッドで動作します

リクエスト間でデータが漏れるのを防ぐため、Zoomは各着信ユーザーリクエストを専用のスレッドに割り当てます。スレッドは現代のコンピューティングにおける最小の実行単位であり、独自のコールスタックとメモリ空間を含みます。これにより、複数のリクエストが同時に処理されている場合でも、あるユーザーのリクエストを処理するために使用されたメモリが別のユーザーからアクセスされないことが保証されます。

コンテナ化はプラットフォーム全体でサービスレベルの分離を提供します

スレッドがリクエストごとにメモリを分離する一方で、Zoomはサービス全体を分離するためにコンテナ化も使用します。各AI Companionサービスは独立したランタイム依存関係、設定、ライブラリを持つ専用の隔離されたコンテナ環境内で実行されます。これはデプロイ間の一貫性を確保し、個々のユーザーリクエストを隔離することを目的としたものではないものの、インフラレベルでの追加の保護層を提供するのに役立ちます。

各リクエスト完了後にメモリは自動的に回収されます

スレッドがリクエストの処理を終えると、そのスレッドが使用したすべてのメモリは基盤となるオペレーティングシステムやランタイムによって自動的に解放されます。このデフォルトの動作により、メモリがリクエストのライフサイクルを超えて持続することがなくなり、メモリ内に残留データが残るリスクが軽減されます。

安全なコーディングの実践により残留メモリのリスクはさらに低減されます

Zoomのエンジニアは、メモリに関連するリスクを事前に最小化するために安全な開発のベストプラクティスに従っています：

• 一時的なデータ構造は不要になったら消去されます。

• ユーザー固有のデータはグローバルまたは静的メモリに保存されません。

• 自動メモリ管理やガベージコレクションを備えた言語およびフレームワークを活用し、システムによって確実にメモリが回収されるようにしています。

スレッドベースの実行、コンテナ化されたサービス分離、自動メモリ解放、そして厳格な安全なコーディングといったこれらの多層の実践により、Zoom AI Companionのメモリは責任を持って、安全に、そして企業レベルのユーザーデータ保護の期待に沿って管理されることが助けられます。