Requirements werden gegen einen freigegebenen Offline-Paketkatalog kanonisiert und mit Python-/Runtime-Profil sowie SHA-256-Identität gespeichert. Ein fehlgeschlagener Kandidat ersetzt das vorherige bereite Environment nicht.
ANPy für kontrolliertes Python
Kontrollierte Python-Arbeit in einer Project-bezogenen Runtime.
ANPy gibt Python-Analysen ein bekanntes Environment, eine Notebook-Revision, einen Kernel-Lifecycle und einen CellRun-Datensatz, während produktive Isolation und Paketrichtlinie unter Plattformkontrolle bleiben.
Kanonische Dokumente in nbformat 4 nutzen explizites manuelles Speichern und starke ETags für parallele Schreibzugriffe. Checkpoints und Wiederherstellungen erzeugen unveränderliche Versionen, während der gespeicherte Notebook-Head eine explizit veränderliche Revision bleibt. Bei einem Konflikt bleibt der lokale Entwurf erhalten und erfordert eine bewusste Entscheidung für Neuladen oder erneutes Anwenden.
Der vertrauenswürdige Runtime Manager validiert Workspace-, Notebook- und Environment-Identität vor Start, Interrupt, Restart oder Stop. Browsereingaben können weder Hostpfade noch Container oder Kontrollzugangsdaten auswählen.
Nach einem neuen Kernel kann ein begrenztes Replay nur vorherige erfolgreiche, unveränderte Setup-Zellen rekonstruieren, wenn Revision, Source Hash, Environment und Run-Evidence übereinstimmen. Veraltete oder unvollständige Belege stoppen sicher.
Jede übermittelte CODE-Zelle bewahrt Source-Identität, Notebook-Revision, Environment- und Kernel-Kontext, begrenzte stdout-/stderr-Metadaten, Dauer und Terminalstatus. Der aktuelle Browser bietet weder einen Live-stdout-Stream noch einen vollständigen DataFrame- oder Diagramm-Renderer.
Das Environment ist Teil der Analyseidentität.
Requirements werden gegen einen freigegebenen Offline-Paketkatalog kanonisiert und mit Python-/Runtime-Profil sowie SHA-256-Identität gespeichert. Ein fehlgeschlagener Kandidat ersetzt das vorherige bereite Environment nicht.
Requirements können in den Environment-Vertrag eingefügt oder hochgeladen werden.
Die Paketauflösung erfolgt festgelegt und offline gegen den freigegebenen Katalog; beliebige Installationen aus dem Internet sind nicht zulässig.
Workspace, Python-Version, normalisierte Requirements und Runtime-Profil ergeben eine stabile Environment-Identität.
Notebook-Status wird revisioniert, nicht still überschrieben.
Kanonische Dokumente in nbformat 4 nutzen explizites manuelles Speichern und starke ETags für parallele Schreibzugriffe. Checkpoints und Wiederherstellungen erzeugen unveränderliche Versionen, während der gespeicherte Notebook-Head eine explizit veränderliche Revision bleibt. Bei einem Konflikt bleibt der lokale Entwurf erhalten und erfordert eine bewusste Entscheidung für Neuladen oder erneutes Anwenden.
Der Kernel-Lifecycle wird außerhalb des Browsers kontrolliert.
Der vertrauenswürdige Runtime Manager validiert Workspace-, Notebook- und Environment-Identität vor Start, Interrupt, Restart oder Stop. Browsereingaben können weder Hostpfade noch Container oder Kontrollzugangsdaten auswählen.
Sicheres Replay ist kein Speicherabbild.
Nach einem neuen Kernel kann ein begrenztes Replay nur vorherige erfolgreiche, unveränderte Setup-Zellen rekonstruieren, wenn Revision, Source Hash, Environment und Run-Evidence übereinstimmen. Veraltete oder unvollständige Belege stoppen sicher.
Stop und Restart persistieren den Python-Prozessspeicher nicht.
Geeignete, unveränderte Vorgängerzellen dürfen nach einer neuen Kernel-Generation erneut ausgeführt werden.
Geänderter Source-Code, ein verändertes Environment oder unvollständige Nachweise zu Vorgängerzellen blockieren das Replay, statt den Namespace-Zustand zu erraten.
CellRun hält die Codeausführung begrenzt und nachvollziehbar.
Jede übermittelte CODE-Zelle bewahrt Source-Identität, Notebook-Revision, Environment- und Kernel-Kontext, begrenzte stdout-/stderr-Metadaten, Dauer und Terminalstatus. Der aktuelle Browser bietet weder einen Live-stdout-Stream noch einen vollständigen DataFrame- oder Diagramm-Renderer.
ANPy hält seine aktuelle Abgrenzung sichtbar.
ANPy beansprucht weder vollständiges MLOps, GPU-Scheduling noch Model Serving und erlaubt weder beliebige Internet-Paketinstallationen noch implizites Drive-Mounting oder vollständige gemeinsame Notebook-Bearbeitung. Ein gewähltes Drive-Element ist nur ein temporärer Hinweis, keine gebundene Daten-Lineage oder Kernel-Einhängung; kanonische Dokumente sind eigentümerbezogen, andere Runtime-Pfade noch nicht einheitlich.
Nächster Schritt
Beginnen Sie mit dem Datenfluss, der keine Unklarheit zulässt.
Bringen Sie die relevanten Systeme, Verantwortlichen, Regeln, Lieferverpflichtungen und Nachweisanforderungen ein.
Kritischen Datenfluss besprechen