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[ja] Merge dev-ja into main @v4 #3019

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Apr 17, 2024
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8042b85
[ja] Localize Event-Driven Architecture into Japanese (#2987)
Okabe-Junya Mar 21, 2024
83d8503
[ja] Localize Policy as Code (PaC) into Japanese (#2992)
t-katsumura Mar 21, 2024
8175832
[ja] rename `tightly-coupled-architectures.md` to `tightly-coupled-ar…
Okabe-Junya Mar 26, 2024
b316ceb
[ja] Localize Shift Left into Japanese (#3017)
t-katsumura Mar 29, 2024
d16f2fe
[ja] Localize Multitenancy into Japanese (#3021)
Okabe-Junya Apr 2, 2024
2221859
[ja] Localize Service Discovery into Japanese (#3022)
t-katsumura Apr 3, 2024
12caa41
[ja] Fix observability and portability (#3025)
katzchang Apr 3, 2024
3c80e03
[ja] Fix o11y link url (#3030)
katzchang Apr 4, 2024
fcbe866
Localize devsecops into Japanese (#3032)
katzchang Apr 5, 2024
62ec087
[ja] Localize Event Streaming into Japanese (#3033)
katzchang Apr 8, 2024
6e32fca
[ja] Localize Datacenter into Japanese (#3034)
shinj05 Apr 8, 2024
be0cb74
[ja] Localize Infrastructure as a Service (IaaS) into Japanese (#2968)
Okabe-Junya Apr 8, 2024
fbeb0c4
[ja] Localize Security Chaos Engineering into Japanese (#3035)
katzchang Apr 10, 2024
02a3554
[ja] fix SRE to Japanese (#3039)
katzchang Apr 10, 2024
c2c5fb6
[ja] Revise `content/ja/*.md` (#3040)
Okabe-Junya Apr 11, 2024
e8aa8c5
[ja] Correct the notation of the word "infrastructure" (#3045)
Okabe-Junya Apr 12, 2024
cb63035
[ja] Fix spelling inconsistencies of the term computer (#3049)
bashi8128 Apr 12, 2024
199232f
Merge pull request #3050 from cncf/main
seokho-son Apr 14, 2024
e310257
[ja] Localize Distributed System into Japanese (#3043)
t-katsumura Apr 16, 2024
400a724
[ja] Localize Serverless Into Japanese (#3042)
katzchang Apr 16, 2024
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3 changes: 1 addition & 2 deletions content/ja/agile-software-development.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -6,8 +6,7 @@ tags: ["方法論", "", ""]
---

アジャイルソフトウェア開発は、繰り返しの開発サイクルと自己組織化チームを重視する一連の実践です。
プロジェクトの最後にのみ価値が生み出されるウォーターフォール型のプロジェクトとは対照的に、
アジャイルソフトウェア開発は、継続的かつ段階的な価値の提供とプロセス自体の進化的な改善に焦点を当てています。
プロジェクトの最後にのみ価値が生み出されるウォーターフォール型のプロジェクトとは対照的に、アジャイルソフトウェア開発は、継続的かつ段階的な価値の提供とプロセス自体の進化的な改善に焦点を当てています。

## 解決すべき問題はなんですか

Expand Down
21 changes: 7 additions & 14 deletions content/ja/api-gateway.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,25 +5,18 @@ category: テクノロジー
tags: ["ネットワーキング", "", ""]
---

[API](/ja/application-programming-interface/)ゲートウェイは、いくつかのアプリケーションAPIを集約し、
それらを一か所で利用可能にするツールです。
これにより認証や認可、
またはアプリケーション間のリクエスト数を制限するなどの重要な機能を中央管理された場所に集約することができます。
[API](/ja/application-programming-interface/)ゲートウェイは、いくつかのアプリケーションAPIを集約し、それらを一か所で利用可能にするツールです。
これにより認証や認可、またはアプリケーション間のリクエスト数を制限するなどの重要な機能を中央管理された場所に集約することができます。
APIゲートウェイは、(しばしば外部の)APIの利用者に対する共通のインターフェースとして機能します。

## 解決すべき問題はなんですか

外部の利用者にAPIを提供する場合、
すべてのアクセスを管理・制御するための一つのエントリーポイントが必要になります。
さらに、それらのやり取りに機能を適用する必要がある場合、
APIゲートウェイを使用するとアプリのコードを変更することなく、すべてのトラフィックに対して一様にそれを適用することができます。
外部の利用者にAPIを提供する場合、すべてのアクセスを管理・制御するための一つのエントリーポイントが必要になります。
さらに、それらのやり取りに機能を適用する必要がある場合、APIゲートウェイを使用するとアプリのコードを変更することなく、すべてのトラフィックに対して一様にそれを適用することができます。

## どのように役に立つのでしょうか

アプリケーション内のさまざまなAPIに対して単一のアクセスポイントを提供するAPIゲートウェイは、
組織の横断的なビジネスロジックやセキュリティロジックを一箇所に集中して適用するのを容易にします。
アプリケーション内のさまざまなAPIに対して単一のアクセスポイントを提供するAPIゲートウェイは、組織の横断的なビジネスロジックやセキュリティロジックを一箇所に集中して適用するのを容易にします。
また、アプリケーションの利用者がすべてのニーズに対して単一のアドレスを通じてアクセスできるようにもします。
APIゲートウェイは、システム内のすべてのウェブサービスへのリクエストに対して単一のアクセスポイントを提供することで、
セキュリティや[可観測性](/ja/observability/)などの運用上の懸念を簡素化することができます。
すべてのリクエストがAPIゲートウェイを通過するため、
メトリクス収集、レート制限、認証などの機能を追加するための単一の場所となります。
APIゲートウェイは、システム内のすべてのウェブサービスへのリクエストに対して単一のアクセスポイントを提供することで、セキュリティや[オブザーバビリティ](/ja/observability/)などの運用上の懸念を簡素化することができます。
すべてのリクエストがAPIゲートウェイを通過するため、メトリクス収集、レート制限、認証などの機能を追加するための単一の場所となります。
4 changes: 2 additions & 2 deletions content/ja/auto-scaling.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2,7 +2,7 @@
title: オートスケーリング
status: Completed
category: プロパティ
tags: ["インフラストラクチャー", "", ""]
tags: ["インフラストラクチャ", "", ""]
---

オートスケーリングとは、システムが自動的に[スケール](/ja/scalability/)する能力のことで、通常はコンピューティングリソースにおいて行われます。
Expand All @@ -11,7 +11,7 @@ tags: ["インフラストラクチャー", "", ""]
マネージドクラウドサービスには通常、オートスケーリング機能が関連しています。
これは、ほとんどのオンプレミス環境へのデプロイよりも多くのオプションと実装が利用可能であるためです。

以前はインフラストラクチャーとアプリケーションが、システムのピーク使用量を考慮して設計されていました。
以前はインフラストラクチャとアプリケーションが、システムのピーク使用量を考慮して設計されていました。
このアーキテクチャにより、多くのリソースが未使用であり、消費者需要の変化に対して非弾力的でした。
非弾力性は、ビジネスへの高コストと、過剰な需要によって発生する障害の営業損失を意味します。

Expand Down
17 changes: 12 additions & 5 deletions content/ja/bare-metal-machine.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2,17 +2,24 @@
title: ベアメタルマシン
status: Completed
category: テクノロジー
tags: ["インフラストラクチャー", "", ""]
tags: ["インフラストラクチャ", "", ""]
---

ベアメタルとは物理コンピューターを意味し、具体的にはサーバーのことでありオペレーティングシステムが1つしかないものです。最近のコンピューティングでは、サーバーの多くが[仮想マシン](/ja/virtual-machine/)であるため、この区別は重要です。物理サーバーは、一般的に強力なハードウェアを内蔵したかなり大型のコンピューターです。[仮想化](/ja/virtualization/)せずに、物理ハードウェア上にオペレーティングシステムをインストールし直接アプリケーションを実行することを"ベアメタル"上で実行すると呼ばれます。
ベアメタルとは物理コンピューターを意味し、具体的にはサーバーのことでありオペレーティングシステムが1つしかないものです。
最近のコンピューティングでは、サーバーの多くが[仮想マシン](/ja/virtual-machine/)であるため、この区別は重要です。
物理サーバーは、一般的に強力なハードウェアを内蔵したかなり大型のコンピューターです。
[仮想化](/ja/virtualization/)せずに、物理ハードウェア上にオペレーティングシステムをインストールし直接アプリケーションを実行することを"ベアメタル"上で実行すると呼ばれます。

## 解決すべき問題はなんですか

1つのオペレーティングシステムと1台の物理コンピューターの組み合わせはコンピューティングの原型です。物理コンピューターのすべてのリソースがオペレーティングシステムで直接利用可能であり、仮想化レイヤーが存在しないため、オペレーティングシステムの命令をハードウェアに変換する際に人工的な遅延が発生しません。
1つのオペレーティングシステムと1台の物理コンピューターの組み合わせはコンピューティングの原型です。
物理コンピューターのすべてのリソースがオペレーティングシステムで直接利用可能であり、仮想化レイヤーが存在しないため、オペレーティングシステムの命令をハードウェアに変換する際に人工的な遅延が発生しません。

## どのように役に立つのでしょうか

コンピューターのすべての計算リソースを単一のオペレーティングシステムに割り当てることで、オペレーティングシステムに最高のパフォーマンスを提供できる可能性があります。ハードウェアリソースに極めて高速にアクセスしなければならないワークロードを実行する必要がある場合、ベアメタルが適切なソリューションかもしれません。
コンピューターのすべての計算リソースを単一のオペレーティングシステムに割り当てることで、オペレーティングシステムに最高のパフォーマンスを提供できる可能性があります。
ハードウェアリソースに極めて高速にアクセスしなければならないワークロードを実行する必要がある場合、ベアメタルが適切なソリューションかもしれません。

[クラウドネイティブアプリケーション](/ja/cloud-native-apps/)のコンテキストでは、私たちは一般的にパフォーマンスを、[水平スケーリング](/ja/horizontal-scaling/)(リソースプールにマシンを追加する)で処理できる多数の並行イベントへの[スケーリング](/ja/scalability/)という観点から考えます。しかし、ワークロードによっては[垂直スケーリング](/ja/vertical-scaling/)(既存の物理マシンにさらにパワーを追加する)が必要な場合や、極めて高速な物理ハードウェアのレスポンスが必要になる場合はベアメタルが適しています。また、ベアメタルにおいては、タスクを達成するために、物理ハードウェアや場合によってはハードウェアドライバをチューニングすることもできます。
[クラウドネイティブアプリケーション](/ja/cloud-native-apps/)のコンテキストでは、私たちは一般的にパフォーマンスを、[水平スケーリング](/ja/horizontal-scaling/)(リソースプールにマシンを追加する)で処理できる多数の並行イベントへの[スケーリング](/ja/scalability/)という観点から考えます。
しかし、ワークロードによっては[垂直スケーリング](/ja/vertical-scaling/)(既存の物理マシンにさらにパワーを追加する)が必要な場合や、極めて高速な物理ハードウェアのレスポンスが必要になる場合はベアメタルが適しています。
また、ベアメタルにおいては、タスクを達成するために、物理ハードウェアや場合によってはハードウェアドライバをチューニングすることもできます。
2 changes: 1 addition & 1 deletion content/ja/blue-green-deployment.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,7 +5,7 @@ category: コンセプト
tags: ["方法論", "アプリケーション", ""]
---

ブルーグリーンデプロイメントは、最小限のダウンタイムで稼働中のコンピュータシステムを更新する戦略です
ブルーグリーンデプロイメントは、最小限のダウンタイムで稼働中のコンピューターシステムを更新する戦略です
オペレーターは、"ブルー"と"グリーン"と呼ばれる2つの環境を維持します。
一方は本番トラフィックを処理し(現在すべてのユーザーが使用しているバージョン)、もう一方が更新されます。
アクティブではない(グリーン)環境のテストが終了すると、本番トラフィックは(しばしばロードバランサーを使用して)切り替えられます。
Expand Down
6 changes: 3 additions & 3 deletions content/ja/chaos-engineering.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -12,13 +12,13 @@ tags: ["方法論", "", ""]

[SRE](/ja/site-reliability-engineering/)や[DevOps](/ja/devops/)の実践は、プロダクトの回復力と[信頼性](/ja/reliability/)を高める技術に焦点を当てています。
システムが障害を許容しつつ適切なサービス品質を保証する能力は、通常のソフトウェア開発の要件です。
インフラストラクチャー、プラットフォーム、あるいは([マイクロサービス](/ja/microservices-architecture)ベースの)アプリケーションの他の動作部分のように、アプリケーションの停止につながる可能性のある複数の側面が関与しています。
インフラストラクチャ、プラットフォーム、あるいは([マイクロサービス](/ja/microservices-architecture)ベースの)アプリケーションの他の動作部分のように、アプリケーションの停止につながる可能性のある複数の側面が関与しています。
本番環境に新機能を高頻度でデプロイすることは、高い確率でダウンタイムと重大なインシデントをもたらし、ビジネスに重大な影響を及ぼす可能性があります。

## どのように役に立つのでしょうか

カオスエンジニアリングは、回復力の要件を満たすための技術です。
インフラストラクチャー、プラットフォーム、そしてアプリケーションの障害に対する回復力を達成するために使用されます。
カオスエンジニアは、アプリケーション、インフラストラクチャー、あるいはプラットフォームが自己修復でき障害が顧客に目立った影響を与えないことを検証するために、プロアクティブにランダムな障害を注入するカオス実験を行います。
インフラストラクチャ、プラットフォーム、そしてアプリケーションの障害に対する回復力を達成するために使用されます。
カオスエンジニアは、アプリケーション、インフラストラクチャ、あるいはプラットフォームが自己修復でき障害が顧客に目立った影響を与えないことを検証するために、プロアクティブにランダムな障害を注入するカオス実験を行います。
カオス実験の目的は、盲点(例えば、モニタリングや自動スケーリング技術)を発見し、重大なインシデントの最中にチーム間のコミュニケーションを改善することです。
このアプローチは、特に本番環境において、複雑なシステムにおける回復力とチームの自信を高めるのに役立ちます。
5 changes: 2 additions & 3 deletions content/ja/client-server-architecture.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -16,12 +16,11 @@ tags: ["アーキテクチャ", "基礎", ""]

クライアントサーバーアーキテクチャは、自己完結型のアプリケーションが抱える、定期的な更新という大きな課題を解決します。
自己完結型アプリでは、更新のたびにユーザーは最新バージョンをダウンロードしてインストールする必要があります。
Amazonの商品カタログ全体を、ブラウジングする前に自分のコンピュータにダウンロードすることを想像してみてください
Amazonの商品カタログ全体を、ブラウジングする前に自分のコンピューターにダウンロードすることを想像してみてください

## どのように役に立つのでしょうか

リモートサーバーやサービスでアプリケーションロジックを実装することにより、
オペレーターはクライアント側のロジックを変更することなく、それを更新できます。
リモートサーバーやサービスでアプリケーションロジックを実装することにより、オペレーターはクライアント側のロジックを変更することなく、それを更新できます。
これによって更新をより頻繁に行うことができます。
データをサーバー上に保存することで、多くのクライアントが同じデータを見て共有することができます。
オンラインのワードプロセッサーを使用することと、従来のオフラインのワードプロセッサーを使用することの違いを考えてみてください。
Expand Down
14 changes: 10 additions & 4 deletions content/ja/cloud-computing.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2,15 +2,21 @@
title: クラウドコンピューティング
status: Completed
category: コンセプト
tags: ["インフラストラクチャー", "基礎", ""]
tags: ["インフラストラクチャ", "基礎", ""]
---

クラウドコンピューティングは、CPU、ネットワーク、ディスクなどの計算資源をインターネット上でオンデマンドで提供し、ユーザーは物理的に離れた場所にある計算能力にアクセスし、使用することができるようにします。一般に、クラウド基盤が組織専用のものか、オープンな公共サービスのために共有されているかによって、プライベートクラウドとパブリッククラウドに区別されます。
クラウドコンピューティングは、CPU、ネットワーク、ディスクなどの計算資源をインターネット上でオンデマンドで提供し、ユーザーは物理的に離れた場所にある計算能力にアクセスし、使用することができるようにします。
一般に、クラウド基盤が組織専用のものか、オープンな公共サービスのために共有されているかによって、プライベートクラウドとパブリッククラウドに区別されます。

## 解決すべき問題はなんですか

組織は従来、コンピューティングパワーを拡大しようとする際、主に2つの課題に直面していました。物理的なサーバーとネットワークをホストするための(新しい)設備を取得、サポート、設計するか、既存の設備を拡張、維持するかです。クラウドコンピューティングは、企業がコンピューティングニーズの一部をアウトソースできるようにすることで、この課題を解決しています。
組織は従来、コンピューティングパワーを拡大しようとする際、主に2つの課題に直面していました。
物理的なサーバーとネットワークをホストするための(新しい)設備を取得、サポート、設計するか、既存の設備を拡張、維持するかです。
クラウドコンピューティングは、企業がコンピューティングニーズの一部をアウトソースできるようにすることで、この課題を解決しています。

## どのように役に立つのでしょうか

クラウドプロバイダーは、企業がオンデマンドでコンピューティングリソースを借り、使用量に応じて料金を支払うことを可能にし、2つの重要な利点をもたらします。第一に、企業は新しい物理的なインフラストラクチャーを待つことなく、計画し、リソースを費やすことなく、製品やサービスに集中することができます。そして2つ目は、必要に応じてオンデマンドで[拡張](/ja/scalability/)できることです。クラウドコンピューティングでは、必要な分だけインフラを導入することができます。
クラウドプロバイダーは、企業がオンデマンドでコンピューティングリソースを借り、使用量に応じて料金を支払うことを可能にし、2つの重要な利点をもたらします。
第一に、企業は新しい物理的なインフラストラクチャを待つことなく、計画し、リソースを費やすことなく、製品やサービスに集中することができます。
そして2つ目は、必要に応じてオンデマンドで[拡張](/ja/scalability/)できることです。
クラウドコンピューティングでは、必要な分だけインフラを導入することができます。
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