# Gerenciamento de memória e isolamento de solicitações O Zoom AI Companion foi concebido tendo em mente a privacidade do usuário e a integridade do sistema. As secções seguintes explicam como a memória é alocada, isolada e limpa durante o ciclo de vida de cada pedido do usuário — concebidas para garantir que os dados não são divulgados entre usuários nem retidos na memória desnecessariamente. ### Cada pedido do usuário é executado numa thread de execução isolada Para impedir que os dados sejam divulgados entre pedidos, o Zoom atribui cada pedido de usuário recebido a uma thread dedicada. Uma thread é a menor unidade de execução na computação moderna e inclui a sua própria pilha de ligar e espaço de memória. Isto garante que a memória utilizada para processar o pedido de um usuário não está acessível a outro, mesmo que vários pedidos sejam processados em simultâneo. ### A conteinerização proporciona isolamento ao nível do serviço em toda a plataforma Embora as threads isolem a memória por pedido, o Zoom também utiliza conteinerização para separar serviços inteiros. Cada serviço do AI Companion é executado no seu próprio ambiente de contentor isolado, com dependências de runtime, configurações e bibliotecas independentes. Isto ajuda a garantir consistência entre implementações e acrescenta uma camada adicional de proteção ao nível da infraestrutura, embora não se destine a isolar pedidos individuais de usuário. ### A memória é automaticamente recuperada após a conclusão de cada pedido Assim que uma thread termina o processamento de um pedido, toda a memória que utilizou é automaticamente libertada pelo sistema operativo subjacente ou pelo runtime. Este comportamento padrão garante que a memória não persiste para além do ciclo de vida do pedido, reduzindo o risco de dados residuais permanecerem na memória. ### As práticas de codificação segura reduzem ainda mais os riscos de memória residual Os engenheiros da Zoom seguem as melhores práticas de desenvolvimento seguro para minimizar proativamente os riscos relacionados com a memória: * As estruturas de dados temporárias são limpas assim que deixam de ser necessárias. * Os dados específicos do usuário não são armazenados em memória global ou estática. * São utilizadas linguagens e frameworks com gestão automática de memória e recolha de lixo para garantir que a memória é recuperada de forma fiável pelo sistema. Em conjunto, estas práticas em camadas — execução baseada em threads, isolamento de serviços em contentores, libertação automática de memória e codificação segura disciplinada — ajudam a garantir que a memória no Zoom AI Companion é gerida de forma responsável, segura e em conformidade com expectativas de nível empresarial para a proteção de dados do usuário. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/pt/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/security-and-compliance/memory-management-and-request-isolation.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.