diff --git a/content/ja/administration/data/s3-tables.md b/content/ja/administration/data/s3-tables.md index b3d89f7a5..0db824403 100644 --- a/content/ja/administration/data/s3-tables.md +++ b/content/ja/administration/data/s3-tables.md @@ -7,13 +7,13 @@ RustFS S3 Tables は、組み込み REST カタログを通じて **Apache Icebe :::note[プレビューの状態と対象バージョン] -S3 Tables はプレビュー機能です。クライアントの互換性は、以下に示すワークフローに限られます。このページは RustFS コミット [`7e0c6711`](https://github.com/rustfs/rustfs/commit/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8) に基づき、2026 年 9 月 8 日に確認しました。別のカタログ操作やクライアントを使用する前に、[サポートマトリクス](https://github.com/rustfs/rustfs/blob/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8/docs/architecture/s3-tables-support-matrix.md)とデプロイ済みのバージョンを確認してください。 +S3 Tables はプレビュー機能です。クライアントの互換性は、以下に示すワークフローに限られます。このページは RustFS コミット [`7e0c6711`](https://github.com/rustfs/rustfs/commit/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8) に基づき、2026 年 9 月 8 日に確認しました。別のカタログ操作やクライアントを使用する前に、[サポートマトリックス](https://github.com/rustfs/rustfs/blob/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8/docs/architecture/s3-tables-support-matrix.md)とデプロイ済みのバージョンを確認してください。 ::: ## 仕組み -Iceberg クライアントは REST カタログを使用してテーブルを検出し、メタデータの変更をコミットします。テーブルファイルの読み書きには S3 API を使用します。どちらのインターフェイスも、RustFS の S3 API ポートで提供されます。 +Iceberg クライアントは REST カタログを使用してテーブルを検出し、メタデータの変更をコミットします。テーブルファイルの読み書きには S3 API を使用します。どちらのインターフェースも、RustFS の S3 API ポートで提供されます。 ```mermaid flowchart TB @@ -112,7 +112,7 @@ curl --fail-with-body --silent --show-error \ | ウェアハウスとプレフィックス | `my-bucket` | | REST 認証 | AWS Signature Version 4、署名サービス名は `s3` | | リージョン | `us-east-1` | -| S3 ファイルエンドポイント | `http://localhost:9000` を使用し、パス形式でアドレス指定 | +| S3 ファイルエンドポイント | `http://localhost:9000` を使用し、パススタイルでアクセス | クライアントはカタログ URI に `/v1` を追加します。ウェアハウスには S3 URI や AWS S3 Tables ARN ではなく、バケット名を指定します。同じアカウントを使用する場合でも、REST リクエストの署名と S3 ファイルアクセスの両方を設定します。 @@ -122,9 +122,9 @@ curl --fail-with-body --silent --show-error \ テーブルバケットの有効化には `admin:SetTableBucket`、状態の確認には `admin:GetTableBucket` が必要です。カタログの検出には `admin:GetTableCatalog` を使用します。名前空間とテーブルの操作には、それぞれ `admin:SetTableNamespace`、`admin:CreateTable`、`admin:GetTableMetadata`、`admin:CommitTable` などの RustFS 管理アクションがあります。 -テーブルファイルの読み書きには、通常の S3 権限も必要です。RustFS はウェアハウス内のオブジェクトパスに対してテーブル権限を確認します。読み取りには対応する `admin:GetTableMetadata` の認可、書き込みには `admin:SetTableMetadata` の認可が必要です。カタログのコミット権限だけでは、その前に行う S3 ファイルの書き込みは許可されません。両方のインターフェイスに対して [IAM ポリシー](/security-compliance/iam/policies)を設定してください。 +テーブルファイルの読み書きには、通常の S3 権限も必要です。RustFS はウェアハウス内のオブジェクトパスに対してテーブル権限を確認します。読み取りには対応する `admin:GetTableMetadata` の認可、書き込みには `admin:SetTableMetadata` の認可が必要です。カタログのコミット権限だけでは、その前に行う S3 ファイルの書き込みは許可されません。両方のインターフェースに対して [IAM ポリシー](/security-compliance/iam/policies)を設定してください。 -カタログによる認証情報の払い出しは、デフォルトで無効です。有効にした場合、対応クライアントは `X-Iceberg-Access-Delegation: vended-credentials` を使用してネゴシエーションを行い、呼び出し元にはテーブル認証情報を要求する権限が必要です。カタログへの初回接続にも、認可済みの主体が必要です。リンク先の PyIceberg チュートリアルでは、明示的に設定した認証情報を使用します。 +カタログの認証情報ベンディング（vended credentials）は、デフォルトで無効です。有効にした場合、対応するクライアントは `X-Iceberg-Access-Delegation: vended-credentials` を使ってネゴシエーションし、呼び出し元にはテーブル用の認証情報を要求する権限が必要です。カタログへの初回接続にも、認可されたプリンシパル（主体）が必要です。リンク先の PyIceberg チュートリアルでは、明示的に設定した認証情報を使用します。 ## メンテナンスとデータ保護 @@ -147,7 +147,7 @@ curl --fail-with-body --silent --show-error \ Iceberg フォーマット v1 と v2 をサポートし、デフォルトは v2 です。ステージングによるテーブル作成、テーブル削除時のデータ消去、Iceberg フォーマット v3 はサポートしていません。 -RustFS S3 Tables は、SQL 実行エンジン、複数テーブルにまたがるアトミックトランザクション、リージョン間で独立したアクティブ・アクティブ書き込みを提供しません。AWS S3 Tables のコントロールプレーンとの完全な互換性も表明していません。別のエンジンやベンダー固有のプロファイルを使用する前に、[サポートマトリクス](https://github.com/rustfs/rustfs/blob/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8/docs/architecture/s3-tables-support-matrix.md)を確認してください。 +RustFS S3 Tables は、SQL 実行エンジン、複数テーブルにまたがるアトミックトランザクション、リージョン間で独立したアクティブ・アクティブ書き込みを提供しません。AWS S3 Tables のコントロールプレーンとの完全な互換性も表明していません。別のエンジンやベンダー固有のプロファイルを使用する前に、[サポートマトリックス](https://github.com/rustfs/rustfs/blob/7e0c67111b97703d47e23719b0264a739c8acea8/docs/architecture/s3-tables-support-matrix.md)を確認してください。 ## 次のステップ diff --git a/content/ja/administration/index.md b/content/ja/administration/index.md index 470ccd6d6..930e9cd1a 100644 --- a/content/ja/administration/index.md +++ b/content/ja/administration/index.md @@ -1,17 +1,17 @@ --- -title: "Administration" -description: "Administer RustFS data, access protocols, and browser-based management." +title: "管理" +description: "RustFS のデータ、アクセスプロトコル、ブラウザからの管理を扱います。" --- -Use this section to manage RustFS through the Console, administer buckets and objects, and configure access protocols. +このセクションでは、コンソールからの管理、バケットとオブジェクトの運用、アクセスプロトコルの設定について説明します。 -## Administration areas +## 管理の領域 -- [Console](./console/index.md) covers browser-based administration and sign-in methods. -- [Data Management](./data/object/object-lock.md) covers buckets, objects, lifecycle behavior, and data protection features. -- [S3 Tables](/administration/data/s3-tables)では、テーブルバケットと組み込み Iceberg REST カタログを説明します。 -- [Protocol Support](./protocols/s3.md) covers S3, WebDAV, FTPS, and SFTP access. -- [CORS Configuration](./cors/index.md) covers cross-origin access to RustFS services. -- [Virtual-Host Access](/integration/virtual) covers domain-based S3 addressing. +- [コンソール](./console/index.md)では、ブラウザからの管理とサインイン方法を説明します。 +- [データ管理](./data/object/object-lock.md)では、バケット、オブジェクト、ライフサイクルの動作、データ保護機能を説明します。 +- [S3 Tables](/administration/data/s3-tables)では、テーブルバケットと組み込みの Iceberg REST カタログを説明します。 +- [プロトコル](./protocols/s3.md)では、S3、WebDAV、FTPS、SFTP によるアクセスを説明します。 +- [CORS の設定](./cors/index.md)では、RustFS サービスへのクロスオリジンアクセスを説明します。 +- [仮想ホスト形式のアクセス](/integration/virtual)では、ドメインに基づく S3 のアドレス指定を説明します。 -For identity, encryption, transport security, and auditing, continue with [Security & Compliance](/security-compliance). +ID、暗号化、通信の保護、監査については、[セキュリティとコンプライアンス](/security-compliance)に進んでください。 diff --git a/content/ja/administration/protocols/swift.md b/content/ja/administration/protocols/swift.md index 6a4fad8c2..cd695041a 100644 --- a/content/ja/administration/protocols/swift.md +++ b/content/ja/administration/protocols/swift.md @@ -39,7 +39,7 @@ RustFS のデフォルト機能セットには Swift が含まれません。`ru cargo build --release --features swift ``` -生成されたバイナリは、設定済みの S3 API アドレスで Swift パスを提供します。Swift 専用のリスナーやポートはありません。 +ビルドしたバイナリは、設定済みの S3 API アドレス上で Swift のパスを受け付けます。Swift 専用のリスナーやポートはありません。 ## Keystone を設定する diff --git a/content/ja/developer/integration/backup/index.md b/content/ja/developer/integration/backup/index.md index a63d6b28f..4b3e717f3 100644 --- a/content/ja/developer/integration/backup/index.md +++ b/content/ja/developer/integration/backup/index.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: "バックアップ" description: "S3 互換のオブジェクトストレージ経由でバックアップツールを RustFS に接続します。" --- -**RustFS** を、Repository データを S3 互換サービスに保存するバックアップツールのオブジェクトストレージ backend として使用します。 +**RustFS** を、リポジトリデータを S3 互換サービスに保存するバックアップツールのオブジェクトストレージバックエンドとして使用します。 ## システム diff --git a/content/ja/developer/integration/backup/restic.md b/content/ja/developer/integration/backup/restic.md index b16a51f80..f07b47fae 100644 --- a/content/ja/developer/integration/backup/restic.md +++ b/content/ja/developer/integration/backup/restic.md @@ -7,9 +7,9 @@ Restic は、スナップショットをリポジトリに保存するコマン 実行中の RustFS インスタンス、`my-bucket` のようなバケット、インストール済みの Restic、バケット用のアクセスキー、Restic リポジトリ用のパスワードが必要です。 -:::note[パス形式のアドレス指定] +:::note[パススタイルアクセス] -Restic の S3 backend では、RustFS に対してパス形式のアドレス指定を使用します。このページでは `-o s3.bucket-lookup=path` を設定し、リポジトリ URL にバケット名を含めます。 +Restic の S3 バックエンドでは、RustFS に対してパススタイルアクセスを使用します。このページでは `-o s3.bucket-lookup=path` を設定し、リポジトリ URL にバケット名を含めます。 ::: @@ -44,7 +44,7 @@ export RESTIC_PASSWORD= export RESTIC_REPOSITORY=s3:http://localhost:9000/my-bucket/restic ``` -`restic init` をパス形式のバケット参照で実行します。 +`restic init` をパススタイルのバケット参照で実行します。 ```bash restic -o s3.bucket-lookup=path init @@ -85,7 +85,7 @@ RustFS Console で `my-bucket` を開き、Restic が `restic/` プレフィッ restic -o s3.bucket-lookup=path check ``` -## 次の手順 +## 次のステップ -- [CLI Client (rc)](/operations/rc) でバケットを作成し、コマンドラインからオブジェクトを確認します。 -- RustFS を信頼できないネットワークの外に公開する場合は [TLS Configuration](/integration/tls-configured) を確認します。 \ No newline at end of file +- [CLI クライアント（rc）](/operations/rc) でバケットを作成し、コマンドラインからオブジェクトを確認します。 +- RustFS を信頼できるネットワークの外に公開する場合は、[TLS の設定](/integration/tls-configured)を確認してください。 \ No newline at end of file diff --git a/content/ja/developer/integration/big-data/flink.md b/content/ja/developer/integration/big-data/flink.md index bac30db18..2181bd244 100644 --- a/content/ja/developer/integration/big-data/flink.md +++ b/content/ja/developer/integration/big-data/flink.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: "Apache Flink" description: "RustFS オブジェクトストレージ内の CSV データを Apache Flink とその S3 ファイルシステムプラグインで読み書きします。" --- -このガイドでは、Flink の S3 ファイルシステムプラグイン（`flink-s3-fs-hadoop`）を通じて [Apache Flink](https://github.com/apache/flink) を **RustFS** に接続します。Docker Compose でセッションクラスタを起動し、バッチモードで有界结果セットをバケットに書き込み、Flink SQL で読み戻します。この流れは `flink:1.20` と `rustfs/rustfs-x86-musl:v2.3.1` で検証済みです。 +このガイドでは、Flink の S3 ファイルシステムプラグイン（`flink-s3-fs-hadoop`）を通じて [Apache Flink](https://github.com/apache/flink) を **RustFS** に接続します。Docker Compose でセッションクラスターを起動し、バッチモードで有界結果セットをバケットに書き込み、Flink SQL で読み戻します。この流れは `flink:1.20` と `rustfs/rustfs-x86-musl:v2.3.1` で検証済みです。 Docker と Compose プラグインが必要です。このデプロイはローカルでの統合テストを目的としており、本番環境向けではありません。 @@ -16,7 +16,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -`flink-s3-fs-hadoop` プラグインは、Flink の filesystem コネクタ向けに `s3://` スキームを登録します。エンドポイント、パススタイルアドレス指定、平文 HTTP、認証情報は、`FLINK_PROPERTIES` 経由で渡す `flink-conf.yaml` の `s3.*` プロパティで設定します。 +`flink-s3-fs-hadoop` プラグインは、Flink の filesystem コネクタ向けに `s3://` スキームを登録します。エンドポイント、パススタイルアクセス、平文 HTTP、認証情報は、`FLINK_PROPERTIES` 経由で渡す `flink-conf.yaml` の `s3.*` プロパティで設定します。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する @@ -157,7 +157,7 @@ docker compose up -d docker compose ps -a ``` -## 3. 结果セットを RustFS に書き込む +## 3. 結果セットを RustFS に書き込む SQL ジョブを作成します。バッチモードと filesystem シンクを使います。 @@ -239,9 +239,9 @@ RustFS コンソールでこのプレフィックスを参照することもで ## 6. RustFS S3 Tables を使用する -RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Flink はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Flink Iceberg コネクタの REST カタログを RustFS に向けてください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルのアドレス指定を使います。 +RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Flink はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Flink Iceberg コネクタの REST カタログを RustFS に向けてください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルアクセスを使います。 -S3 Tables のサポートマトリクスに従い、本番でこの経路を採用する前に、実際にデプロイする Flink と Iceberg のバージョンでカタログを検証してください。 +S3 Tables のサポートマトリックスに従い、本番でこの経路を採用する前に、実際にデプロイする Flink と Iceberg のバージョンでカタログを検証してください。 ## 7. スタックを停止・リセットする diff --git a/content/ja/developer/integration/big-data/iceberg.md b/content/ja/developer/integration/big-data/iceberg.md index f5521688c..6b9741a23 100644 --- a/content/ja/developer/integration/big-data/iceberg.md +++ b/content/ja/developer/integration/big-data/iceberg.md @@ -1,21 +1,21 @@ --- title: "Apache Iceberg" -description: "Run Apache Iceberg with Spark, a REST catalog, and RustFS object storage using Docker Compose." +description: "Docker Compose を使い、Spark、REST カタログ、RustFS のオブジェクトストレージで Apache Iceberg を実行します。" --- -This guide runs **Apache Iceberg** with Spark, an Iceberg REST catalog, and **RustFS** as the S3-compatible warehouse. You will create an Iceberg table, write rows, query them, and verify that the table files are stored in RustFS. +このガイドでは、Spark、Iceberg REST カタログ、S3 互換ウェアハウスとしての **RustFS** を用いて **Apache Iceberg** を実行します。Iceberg テーブルを作成し、行を書き込み、問い合わせ、テーブルファイルが RustFS に保存されていることを確認します。 -RustFS の組み込み REST カタログを使用する場合は、[S3 Tables の設定](/administration/data/s3-tables)と [PyIceberg ガイド](/developer/integration/big-data/pyiceberg)を参照してください。以下の構成では、別のカタログサービスを起動します。 +RustFS の組み込み REST カタログを使う場合は、[S3 Tables の設定](/administration/data/s3-tables)と [PyIceberg ガイド](/developer/integration/big-data/pyiceberg)を参照してください。以下の構成では、別のカタログサービスを起動します。 -You need Docker with the Compose plugin and enough local resources to run four containers. This deployment is intended for local integration testing, not production. +Docker と Compose プラグイン、および 4 つのコンテナを動かすだけのローカルリソースが必要です。この構成はローカルの連携テスト向けであり、本番向けではありません。 -:::note[Upstream status] +:::note[アップストリームの状態] -Apache Iceberg [PR #14928](https://github.com/apache/iceberg/pull/14928) demonstrated the same Spark, REST catalog, `S3FileIO`, and RustFS workflow, including table creation and writes. The pull request was closed without merging, and the current [Spark quickstart](https://iceberg.apache.org/spark-quickstart/#docker-compose) still uses another S3-compatible store. The configuration below therefore documents a RustFS integration rather than an Apache Iceberg default. +Apache Iceberg の [PR #14928](https://github.com/apache/iceberg/pull/14928) では、同じ Spark、REST カタログ、`S3FileIO`、RustFS の流れ（テーブルの作成と書き込みを含む）が示されています。このプルリクエストはマージされずにクローズされ、現行の [Spark クイックスタート](https://iceberg.apache.org/spark-quickstart/#docker-compose) は別の S3 互換ストアを使っています。そのため、以下の設定は Apache Iceberg のデフォルトではなく、RustFS との連携として記載しています。 ::: -## Architecture +## アーキテクチャ ```mermaid flowchart LR @@ -25,27 +25,27 @@ flowchart LR Init["Bucket initializer"] -->|Create my-bucket| RustFS ``` -Spark uses the REST service for catalog operations. Both Spark and the REST catalog receive the RustFS endpoint, region, credentials, and path-style setting so they can access metadata and data files in `s3://my-bucket/warehouse`. +Spark はカタログ操作に REST サービスを使います。Spark と REST カタログの両方に、RustFS のエンドポイント、リージョン、認証情報、パススタイルアクセスの設定を渡すことで、`s3://my-bucket/warehouse` 内のメタデータとデータファイルへアクセスできます。 -## 1. Create the project files +## 1. プロジェクトファイルを作成する -Create a working directory: +作業ディレクトリを作成します。 ```bash mkdir rustfs-iceberg cd rustfs-iceberg ``` -Create an environment file and replace both credential placeholders: +環境ファイルを作成し、両方の認証情報プレースホルダーを置き換えます。 ```ini title=".env" RUSTFS_ACCESS_KEY= RUSTFS_SECRET_KEY= ``` -Use dedicated credentials for the warehouse bucket. Do not commit `.env` to source control. +ウェアハウスバケットには専用の認証情報を使います。`.env` をソース管理にコミットしないでください。 -Create the Spark catalog configuration: +Spark のカタログ設定を作成します。 ```ini title="spark-defaults.conf" spark.sql.extensions org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions @@ -60,9 +60,9 @@ spark.sql.defaultCatalog demo spark.sql.catalogImplementation in-memory ``` -Path-style access is required for this container-network endpoint. The hostname `rustfs` is resolvable only inside the Compose network; clients running on the host use `http://localhost:9000` instead. +このコンテナネットワークのエンドポイントでは、パススタイルアクセスが必要です。ホスト名 `rustfs` は Compose ネットワーク内でのみ解決されます。ホスト上で動くクライアントは、代わりに `http://localhost:9000` を使います。 -Create the Compose file: +Compose ファイルを作成します。 ```yaml title="compose.yaml" services: @@ -148,46 +148,46 @@ volumes: rustfs-data: ``` -The [`rc` image](https://github.com/rustfs/cli) provides the official RustFS command-line client. The initializer checks for `my-bucket` before creating it, so repeated starts do not delete existing warehouse data. The RustFS volume preserves warehouse objects across container recreation. +[`rc` イメージ](https://github.com/rustfs/cli)は、公式の RustFS コマンドラインクライアントを提供します。初期化処理は `my-bucket` の有無を確認してから作成するため、再起動しても既存のウェアハウスデータは削除されません。RustFS のボリュームは、コンテナを再作成してもウェアハウスのオブジェクトを保持します。 -:::warning[Image versions] +:::warning[イメージのバージョン] -The Apache Iceberg quickstart images are published without stable version tags in the upstream example. Before using this pattern beyond local testing, pin every image to a tested tag or digest and validate the Spark, Iceberg runtime, and REST catalog versions together. +Apache Iceberg のクイックスタートイメージは、アップストリームの例では安定したバージョンタグなしで公開されています。ローカルテストを超えてこの構成を使う前に、すべてのイメージを検証済みのタグまたはダイジェストに固定し、Spark、Iceberg ランタイム、REST カタログのバージョンをまとめて検証してください。 ::: -## 2. Validate and start the deployment +## 2. デプロイを検証して起動する -Resolve the Compose file before starting containers: +コンテナを起動する前に、Compose ファイルを解決します。 ```bash docker compose config ``` -Start the services and wait for the bucket initializer to finish: +サービスを起動し、バケット初期化の完了を待ちます。 ```bash docker compose up -d docker compose ps -a ``` -The `create-bucket` service should show an exit code of `0`. Check its logs if it does not complete: +`create-bucket` サービスは終了コード `0` になるはずです。完了しない場合はログを確認します。 ```bash docker compose logs create-bucket ``` -Open the RustFS Console at `http://localhost:9001`. The REST catalog is available at `http://localhost:8181`, and the Spark notebook server is available at `http://localhost:8888`. +RustFS Console は `http://localhost:9001` で開きます。REST カタログは `http://localhost:8181` で、Spark のノートブックサーバーは `http://localhost:8888` で利用できます。 -## 3. Create and query an Iceberg table +## 3. Iceberg テーブルを作成して問い合わせる -Start Spark SQL: +Spark SQL を起動します。 ```bash docker compose exec spark-iceberg spark-sql ``` -Create a namespace and a partitioned table: +名前空間とパーティションテーブルを作成します。 ```sql CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS demo.nyc; @@ -203,7 +203,7 @@ CREATE TABLE demo.nyc.taxis PARTITIONED BY (vendor_id); ``` -Insert and query sample rows: +サンプル行を挿入して問い合わせます。 ```sql INSERT INTO demo.nyc.taxis @@ -216,7 +216,7 @@ VALUES SELECT * FROM demo.nyc.taxis ORDER BY trip_id; ``` -The query should return four rows: +問い合わせは 4 行を返すはずです。 ```text 1 1000371 1.8 15.32 N @@ -225,51 +225,51 @@ The query should return four rows: 1 1000374 8.4 42.13 Y ``` -## 4. Verify objects in RustFS +## 4. RustFS 内のオブジェクトを確認する -List the warehouse from the bucket-initializer image: +バケット初期化用のイメージからウェアハウスを一覧表示します。 ```bash docker compose run --rm --entrypoint /bin/sh create-bucket -c \ '/usr/bin/rc alias set rustfs http://rustfs:9000 "$RUSTFS_ACCESS_KEY" "$RUSTFS_SECRET_KEY" >/dev/null && /usr/bin/rc find rustfs/my-bucket/warehouse' ``` -The output should include Iceberg metadata and data objects below the `warehouse/nyc/taxis` prefix. You can also inspect the `my-bucket` bucket in the RustFS Console. +出力には、`warehouse/nyc/taxis` プレフィックス配下の Iceberg メタデータとデータオブジェクトが含まれるはずです。RustFS Console で `my-bucket` を確認することもできます。 -## 5. Stop or reset the stack +## 5. スタックを停止またはリセットする -Stop the containers while keeping the RustFS data volume: +RustFS のデータボリュームを残したままコンテナを停止します。 ```bash docker compose down ``` -To delete the local warehouse and start from an empty RustFS volume, explicitly include `--volumes`: +ローカルのウェアハウスを削除し、空の RustFS ボリュームからやり直す場合は、明示的に `--volumes` を付けます。 ```bash docker compose down --volumes ``` -## Troubleshooting +## トラブルシューティング -### Spark cannot reach RustFS +### Spark から RustFS に到達できない -Use `http://rustfs:9000` inside Compose. `http://localhost:9000` refers to the Spark container itself when used in `spark-defaults.conf`. +Compose 内では `http://rustfs:9000` を使います。`spark-defaults.conf` で `http://localhost:9000` を指定すると、Spark コンテナ自身を指します。 -Confirm that `spark.sql.catalog.demo.s3.path-style-access` is `true`. Virtual-hosted requests require additional RustFS domain and DNS configuration. +`spark.sql.catalog.demo.s3.path-style-access` が `true` であることを確認します。仮想ホスト形式のリクエストには、RustFS のドメインと DNS の追加設定が必要です。 -### The catalog returns an S3 error +### カタログが S3 エラーを返す -Check that the credentials in `.env` match the RustFS credentials and that the `create-bucket` service completed successfully: +`.env` の認証情報が RustFS の認証情報と一致し、`create-bucket` サービスが正常に完了したことを確認します。 ```bash docker compose logs create-bucket rest ``` -The REST catalog property uses doubled underscores in `CATALOG_IO__IMPL` and `CATALOG_S3_PATH__STYLE__ACCESS`; the fixture converts them to the dotted and hyphenated Iceberg property names. +REST カタログのプロパティでは、`CATALOG_IO__IMPL` と `CATALOG_S3_PATH__STYLE__ACCESS` のアンダースコアを重ねます。フィクスチャは、これらをドットとハイフンを含む Iceberg のプロパティ名に変換します。 -## Next steps +## 次のステップ -- Review [S3 compatibility notes](/administration/protocols/s3) before adopting additional Iceberg operations. -- Create dedicated production credentials with [Access Key Management](/security-compliance/iam/access-token). -- Follow the [Apache Iceberg Spark documentation](https://iceberg.apache.org/docs/latest/spark-getting-started/) to configure your existing Spark environment. \ No newline at end of file +- ほかの Iceberg 操作を採用する前に、[S3 互換性に関する注意](/administration/protocols/s3)を確認します。 +- [アクセスキーの管理](/security-compliance/iam/access-token)で、本番用の専用認証情報を作成します。 +- 既存の Spark 環境を設定するには、[Apache Iceberg の Spark ドキュメント](https://iceberg.apache.org/docs/latest/spark-getting-started/)に従ってください。 diff --git a/content/ja/developer/integration/big-data/index.md b/content/ja/developer/integration/big-data/index.md index 246321379..cb790c006 100644 --- a/content/ja/developer/integration/big-data/index.md +++ b/content/ja/developer/integration/big-data/index.md @@ -1,11 +1,11 @@ --- -title: "データ分析" -description: "Connect big data systems to RustFS through S3-compatible object storage interfaces." +title: "ビッグデータ" +description: "S3 互換のオブジェクトストレージインターフェースを経由して、ビッグデータシステムを RustFS に接続します。" --- -Use **RustFS** as the object storage layer for data analytics systems that support an S3-compatible endpoint. +S3 互換エンドポイントをサポートするデータ分析システムのオブジェクトストレージ層として **RustFS** を使用します。 -## Systems +## システム - [Airflow](./airflow.md) - [Delta Lake](./delta-lake.md) @@ -22,4 +22,4 @@ Use **RustFS** as the object storage layer for data analytics systems that suppo - [Hive](./hive.md) - [Zeppelin](./zeppelin.md) -Keep big data workload data in a dedicated bucket and prefix, and use credentials scoped to the required bucket operations. +ビッグデータのワークロードデータは専用のバケットとプレフィックスにまとめ、必要なバケット操作だけに絞った認証情報を使用します。 diff --git a/content/ja/developer/integration/big-data/pyiceberg.md b/content/ja/developer/integration/big-data/pyiceberg.md index 3ad1103aa..576768dc3 100644 --- a/content/ja/developer/integration/big-data/pyiceberg.md +++ b/content/ja/developer/integration/big-data/pyiceberg.md @@ -84,7 +84,7 @@ catalog = RustFSRestCatalog( ) ``` -`s3.force-virtual-addressing=false` は、このカスタムエンドポイントに対して PyIceberg の PyArrow ファイル実装でパス形式のアドレス指定を選択します。 +`s3.force-virtual-addressing=false` は、このカスタムエンドポイントに対して PyIceberg の PyArrow ファイル実装でパススタイルアクセスを選択します。 :::note[クライアントのバージョン] diff --git a/content/ja/developer/integration/big-data/spark.md b/content/ja/developer/integration/big-data/spark.md index d18dc6072..c63e49a38 100644 --- a/content/ja/developer/integration/big-data/spark.md +++ b/content/ja/developer/integration/big-data/spark.md @@ -15,7 +15,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -Spark は `hadoop-aws` の S3A ファイルシステムを通じて RustFS と通信します。エンドポイント、パススタイルアドレス指定、平文 HTTP、認証情報といったコネクタ設定は `spark.hadoop.fs.s3a.*` プロパティとして渡します。 +Spark は `hadoop-aws` の S3A ファイルシステムを通じて RustFS と通信します。エンドポイント、パススタイルアクセス、平文 HTTP、認証情報といったコネクタ設定は `spark.hadoop.fs.s3a.*` プロパティとして渡します。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する @@ -177,9 +177,9 @@ RustFS コンソールでこのプレフィックスを参照することもで ## 4. RustFS S3 Tables を使用する -RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Flink と同様に、Spark はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Spark の Iceberg REST カタログを接続してください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルのアドレス指定を使います。 +RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Flink と同様に、Spark はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Spark の Iceberg REST カタログを接続してください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルアクセスを使います。 -S3 Tables のサポートマトリクスに従い、本番でこの経路を採用する前に、実際にデプロイする Spark と Iceberg のバージョンでカタログを検証してください。 +S3 Tables のサポートマトリックスに従い、本番でこの経路を採用する前に、実際にデプロイする Spark と Iceberg のバージョンでカタログを検証してください。 ## 5. スタックを停止・リセットする diff --git a/content/ja/developer/integration/cloud-native/index.md b/content/ja/developer/integration/cloud-native/index.md index 159f953c4..098e4ff99 100644 --- a/content/ja/developer/integration/cloud-native/index.md +++ b/content/ja/developer/integration/cloud-native/index.md @@ -1,14 +1,14 @@ --- title: "クラウドネイティブ" -description: "Connect cloud native platforms to RustFS through S3-compatible object storage interfaces." +description: "S3 互換のオブジェクトストレージインターフェースを経由して、クラウドネイティブプラットフォームを RustFS に接続します。" --- -Use **RustFS** as the object storage layer for cloud native platforms that support an S3-compatible endpoint. +S3 互換エンドポイントをサポートするクラウドネイティブプラットフォームのオブジェクトストレージ層として **RustFS** を使用します。 -## Platforms +## プラットフォーム - [Cortex](./cortex.md) - [Flux](./flux.md) - [celld](./celld.md) -Keep platform state in a dedicated bucket, and use credentials scoped to the required bucket operations. +プラットフォームの状態は専用バケットに保存し、必要なバケット操作だけに絞った認証情報を使用します。 diff --git a/content/ja/developer/integration/database/duckdb.md b/content/ja/developer/integration/database/duckdb.md index a67a93dde..578c34e34 100644 --- a/content/ja/developer/integration/database/duckdb.md +++ b/content/ja/developer/integration/database/duckdb.md @@ -16,7 +16,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -DuckDB は S3 API を実装する [`httpfs` 拡張機能](https://duckdb.org/docs/stable/extensions/httpfs/overview)を通じてオブジェクトの読み書きを行います。S3 シークレットに RustFS エンドポイント、認証情報、パススタイルのアドレス指定、平文 HTTP の設定を保持させると、Parquet ファイルを `s3://my-bucket/...` のパスでローカルファイルと同じようにロード・書き込みできます。 +DuckDB は S3 API を実装する [`httpfs` 拡張機能](https://duckdb.org/docs/stable/extensions/httpfs/overview)を通じてオブジェクトの読み書きを行います。S3 シークレットに RustFS エンドポイント、認証情報、パススタイルアクセス、平文 HTTP の設定を保持させると、Parquet ファイルを `s3://my-bucket/...` のパスでローカルファイルと同じようにロード・書き込みできます。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する @@ -142,7 +142,7 @@ CREATE SECRET rustfs ( ); ``` -エンドポイントはスキーマなしの `host:port` 形式で指定します。`USE_SSL FALSE` は Compose ネットワーク内での平文 HTTP を選択し、`URL_STYLE 'path'` は RustFS が期待するパススタイルのアドレス指定を選択します。シークレットは現在のセッションでのみ有効です。新しいセッションを開始するたびに再作成してください。 +エンドポイントはスキーマなしの `host:port` 形式で指定します。`USE_SSL FALSE` は Compose ネットワーク内での平文 HTTP を選択し、`URL_STYLE 'path'` は RustFS が期待するパススタイルアクセスを選択します。シークレットは現在のセッションでのみ有効です。新しいセッションを開始するたびに再作成してください。 ## 4. クエリ結果を RustFS に書き込む diff --git a/content/ja/developer/integration/database/influxdb.md b/content/ja/developer/integration/database/influxdb.md index 88c25fefb..fd52a849c 100644 --- a/content/ja/developer/integration/database/influxdb.md +++ b/content/ja/developer/integration/database/influxdb.md @@ -16,7 +16,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -InfluxDB 3 Core は、カタログ・先行書き込みログ（WAL）・Parquet データファイルを設定されたオブジェクトストアに保持します。書き込みはまず WAL に記録されて RustFS へ永続化されるため、コンパクションが Parquet ファイルを生成する前でも、すべての書き込みが再起動後も保持されます。サーバーは設定されたエンドポイントに対してデフォルトでパススタイルのアドレス指定を使用します。 +InfluxDB 3 Core は、カタログ・先行書き込みログ（WAL）・Parquet データファイルを設定されたオブジェクトストアに保持します。書き込みはまず WAL に記録されて RustFS へ永続化されるため、コンパクションが Parquet ファイルを生成する前でも、すべての書き込みが再起動後も保持されます。サーバーは設定されたエンドポイントに対してデフォルトでパススタイルアクセスを使用します。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する @@ -115,7 +115,7 @@ volumes: rustfs-data: ``` -`--object-store s3` と `--aws-endpoint` により、カタログ・WAL・Parquet のすべての書き込みが RustFS にルーティングされます。InfluxDB はエンドポイントに対してデフォルトでパススタイルのアドレス指定を使用し、`--aws-allow-http` は Compose ネットワーク内での平文 HTTP を許可します。 +`--object-store s3` と `--aws-endpoint` により、カタログ・WAL・Parquet のすべての書き込みが RustFS にルーティングされます。InfluxDB はエンドポイントに対してデフォルトでパススタイルアクセスを使用し、`--aws-allow-http` は Compose ネットワーク内での平文 HTTP を許可します。 ## 2. デプロイを起動する diff --git a/content/ja/developer/integration/database/trino.md b/content/ja/developer/integration/database/trino.md index bed0a998b..c6ced2379 100644 --- a/content/ja/developer/integration/database/trino.md +++ b/content/ja/developer/integration/database/trino.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: "Trino" description: "hive コネクタのファイルメタストアとネイティブ S3 ファイルシステムを使って、RustFS オブジェクトストレージ内の CSV・Parquet データを Trino で照会します。" --- -このガイドでは、分散 SQL クエリエンジンである [Trino](https://github.com/trinodb/trino) を、hive コネクタのファイルメタストアとネイティブ S3 ファイルシステムを通じて **RustFS** に接続します。スキーマとテーブルを作成し、行を插入して読み戻し、RustFS 内のオブジェクトを確認します。テーブルのメタデータもデータファイルも RustFS 内に保存されます。この流れは `trinodb/trino:435` と `rustfs/rustfs-x86-musl:v2.3.1` で検証済みです。 +このガイドでは、分散 SQL クエリエンジンである [Trino](https://github.com/trinodb/trino) を、hive コネクタのファイルメタストアとネイティブ S3 ファイルシステムを通じて **RustFS** に接続します。スキーマとテーブルを作成し、行を挿入して読み戻し、RustFS 内のオブジェクトを確認します。テーブルのメタデータもデータファイルも RustFS 内に保存されます。この流れは `trinodb/trino:435` と `rustfs/rustfs-x86-musl:v2.3.1` で検証済みです。 Docker と Compose プラグインが必要です。このデプロイはローカルでの統合テストを目的としており、本番環境向けではありません。 @@ -17,7 +17,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -`hive.metastore=file` の hive コネクタは、スキーマとテーブルのメタデータをカタログディレクトリ配下の JSON オブジェクトとして保持し、ネイティブ S3 ファイルシステム（`fs.s3.enabled`）がメタデータとデータファイルの両方を、平文 HTTP 上のパススタイルアドレス指定で RustFS に保存します。 +`hive.metastore=file` の hive コネクタは、スキーマとテーブルのメタデータをカタログディレクトリ配下の JSON オブジェクトとして保持し、ネイティブ S3 ファイルシステム（`fs.s3.enabled`）がメタデータとデータファイルの両方を、平文 HTTP 上のパススタイルアクセスで RustFS に保存します。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する @@ -143,14 +143,14 @@ docker compose exec trino ls -la /data/metastore ## 3. スキーマとテーブルを作成する -明示的なロケーションを指定せずにスキーマを作成します。Trino が RustFS 内のカタログディレクトリ配下に配置します。 +明示的なロケーションを指定せずにスキーマを作成します。Trino が、スキーマを RustFS 内のカタログディレクトリ配下に配置します。 ```bash docker compose exec trino trino --execute \ "CREATE SCHEMA hive.demo" ``` -テーブルを作成して 5 行を插入します。 +テーブルを作成して 5 行を挿入します。 ```bash docker compose exec trino trino --execute \ @@ -203,9 +203,9 @@ RustFS コンソールでこのプレフィックスを参照することもで ## 6. RustFS S3 Tables を使用する -RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Trino はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Trino の Iceberg コネクタを REST カタログに接続してください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルのアドレス指定を使います。 +RustFS S3 Tables は組み込みの Apache Iceberg REST カタログを提供します。Trino はテーブルバケットを管理された Iceberg ウェアハウスとして扱え、データは RustFS 内に保持されます。[S3 Tables](/administration/data/s3-tables) の説明に従ってテーブルバケットを有効化し、Trino の Iceberg コネクタを REST カタログに接続してください。REST カタログ URI は `http://:9000/iceberg`、ウェアハウスはバケット名で、カタログリクエスト（AWS Signature Version 4、署名名 `s3`）と S3 ファイルアクセスの両方がパススタイルアクセスを使います。 -S3 Tables のサポートマトリクスでは、Trino はカタログに対する読み取り専用プローブが行われた段階です。本番でこの経路を採用する前に、書き込み互換性と実際にデプロイする Trino バージョンを検証してください。 +S3 Tables のサポートマトリックスでは、Trino はカタログに対する読み取り専用プローブが行われた段階です。本番でこの経路を採用する前に、書き込み互換性と実際にデプロイする Trino バージョンを検証してください。 ## 7. スタックを停止・リセットする diff --git a/content/ja/developer/integration/index.md b/content/ja/developer/integration/index.md index 2ecea1587..306eba5ae 100644 --- a/content/ja/developer/integration/index.md +++ b/content/ja/developer/integration/index.md @@ -1,22 +1,22 @@ --- -title: "Integration" -description: "RustFS をリバースプロキシ、バックアップツール、データ分析システム、AI とクラウドネイティブプラットフォーム、オブザーバビリティプラットフォーム、コンテナレジストリ、DevOps ツールと連携させます。" +title: "連携" +description: "RustFS を、リバースプロキシ、バックアップツール、データベース、ビッグデータとストレージのシステム、AI とクラウドネイティブのプラットフォーム、オブザーバビリティプラットフォーム、コンテナレジストリ、DevOps ツールと連携させます。" --- -このセクションでは、**RustFS** を S3 互換 API 経由でインフラストラクチャとアプリケーションプラットフォームに接続します。 +このセクションでは、**RustFS** を S3 互換 API 経由でインフラストラクチャとアプリケーションのプラットフォームに接続します。 -## Integration categories +## 連携のカテゴリ -- [Reverse Proxy](./reverse-proxy/index.md) は Nginx、Traefik、Caddy、HAProxy、Envoy を扱います。 -- [Backup](./backup/index.md) は Kopia、Longhorn、Restic、Velero を扱います。 -- [AI](./ai/index.md) は Ray、vLLM などの AI プラットフォームを扱います。 -- [Database](./database/index.md) covers ClickHouse, Databend, Doris, DuckDB, InfluxDB, LanceDB, Milvus, Trino, and Vitess. -- [Big Data](./big-data/index.md) covers Airflow, AutoMQ, Delta Lake, DolphinScheduler, Flink, Hive, Hudi, Iceberg, Kafka, Paimon, PyIceberg, SeaTunnel, Spark, and Zeppelin. -- [Storage](./storage/index.md) covers Alluxio, lakeFS, OpenDAL, SFTPGo, s3fs, and ZeroFS. +- [リバースプロキシ](./reverse-proxy/index.md) は Nginx、Traefik、Caddy、HAProxy、Envoy を扱います。 +- [バックアップ](./backup/index.md) は Kopia、Longhorn、Restic、Velero を扱います。 +- [AI](./ai/index.md) は MLflow、Ray、vLLM などの AI プラットフォームを扱います。 +- [データベース](./database/index.md) は ClickHouse、Databend、Doris、DuckDB、InfluxDB、LanceDB、Milvus、Trino、Vitess を扱います。 +- [ビッグデータ](./big-data/index.md) は Airflow、AutoMQ、Delta Lake、DolphinScheduler、Flink、Hive、Hudi、Iceberg、Kafka、Paimon、PyIceberg、SeaTunnel、Spark、Zeppelin を扱います。 +- [ストレージ](./storage/index.md) は Alluxio、lakeFS、OpenDAL、SFTPGo、s3fs、ZeroFS を扱います。 - [クラウドネイティブ](./cloud-native/index.md) は Cortex、Flux、celld を扱います。 - [オブザーバビリティ](./observability/index.md) は Fluentd、GreptimeDB、Loki、OpenObserve、OpenTelemetry、Tempo、Thanos、VictoriaMetrics などのテレメトリシステムを扱います。 -- [その他](./others/index.md) は capo SDK、rclone、JuiceFS、Nextcloud、tusd などのツールを扱います。 -- [コンテナレジストリ](./registry/index.md) は Docker Registry、Harbor を扱います。 +- [その他](./others/index.md) は capo SDK、rclone、JuiceFS、Nextcloud、tusd を扱います。 +- [コンテナレジストリ](./registry/index.md) は Docker Registry と Harbor を扱います。 - [DevOps](./devops/index.md) は Elasticsearch、Gitea、Jenkins、OpenSearch、Terraform を扱います。 -各ガイドでは、連携先システムを設定する際に使用する RustFS のエンドポイントとアドレス指定の要件を示します。 \ No newline at end of file +各ガイドでは、連携先のシステムを設定するときに使う RustFS のエンドポイントとアドレス指定の要件を示します。 diff --git a/content/ja/developer/integration/meta.json b/content/ja/developer/integration/meta.json index 19173e046..a3c399ae5 100644 --- a/content/ja/developer/integration/meta.json +++ b/content/ja/developer/integration/meta.json @@ -1,5 +1,5 @@ { - "title": "Integration", + "title": "連携", "pages": [ "reverse-proxy", "backup", diff --git a/content/ja/developer/integration/observability/loki.md b/content/ja/developer/integration/observability/loki.md index ad886eb14..6b30c629b 100644 --- a/content/ja/developer/integration/observability/loki.md +++ b/content/ja/developer/integration/observability/loki.md @@ -78,7 +78,7 @@ ruler: alertmanager_url: http://localhost:9093 ``` -`s3forcepathstyle: true` と `insecure: true` は、コンテナネットワークのエンドポイントに対して RustFS が期待する、平文 HTTP 上のパススタイルアドレス指定を選択します。`chunk_idle_period` と `max_chunk_age` は短縮しており、検証時にデフォルトの 30 分間チャンクのフラッシュを待つ必要がありません。 +`s3forcepathstyle: true` と `insecure: true` は、コンテナネットワークのエンドポイントに対して RustFS が期待する、平文 HTTP 上のパススタイルアクセスを選択します。`chunk_idle_period` と `max_chunk_age` は短縮しており、検証時にデフォルトの 30 分間チャンクのフラッシュを待つ必要がありません。 Compose ファイルを作成します。 diff --git a/content/ja/developer/integration/observability/openobserve.md b/content/ja/developer/integration/observability/openobserve.md index 87bc8495e..7c6665e30 100644 --- a/content/ja/developer/integration/observability/openobserve.md +++ b/content/ja/developer/integration/observability/openobserve.md @@ -7,7 +7,7 @@ description: "Docker Compose で OpenObserve を S3 互換オブジェクトス Docker と Compose プラグイン、および 3 つのコンテナを実行できるマシンが必要です。このデプロイはローカルでの統合テストを目的としており、本番環境向けではありません。 -## 製品紹介 +## 概要 ### OpenObserve @@ -17,7 +17,7 @@ OpenObserve は Rust 製の `object_store` クライアントを通じてオブ ### RustFS -RustFS は Rust で構築された分散オブジェクトストレージシステムです。SigV4 署名、パススタイルおよびバーチャルホストスタイルのアドレス指定、マルチパートアップロードを含む Amazon S3 API を実装し、Web コンソールとマルチテナント IAM を備えています。単一ノードからマルチノードクラスタまで実行でき、OpenObserve がテレメトリデータの保存に必要とする S3 オペレーションをカバーします。 +RustFS は Rust で構築された分散オブジェクトストレージシステムです。SigV4 署名、パススタイルアクセス、バーチャルホストスタイルのアドレス指定、マルチパートアップロードを含む Amazon S3 API を実装し、Web コンソールとマルチテナント IAM を備えています。単一ノードからマルチノードクラスターまで実行でき、OpenObserve がテレメトリデータの保存に必要とする S3 オペレーションをカバーします。 ### 統合の仕組み diff --git a/content/ja/developer/integration/observability/tempo.md b/content/ja/developer/integration/observability/tempo.md index e892431ed..ab5bcd8a0 100644 --- a/content/ja/developer/integration/observability/tempo.md +++ b/content/ja/developer/integration/observability/tempo.md @@ -69,7 +69,7 @@ storage: blocklist_poll: 30s ``` -`forcepathstyle: true` と `insecure: true` は、コンテナネットワークのエンドポイントに対して RustFS が期待する、平文 HTTP 上のパススタイルアドレス指定を選択します。`max_block_duration: 1m` と `blocklist_poll: 30s` は、テスト向けにフラッシュと発見のサイクルを高速化します。 +`forcepathstyle: true` と `insecure: true` は、コンテナネットワークのエンドポイントに対して RustFS が期待する、平文 HTTP 上のパススタイルアクセスを選択します。`max_block_duration: 1m` と `blocklist_poll: 30s` は、テスト向けにフラッシュと発見のサイクルを高速化します。 Compose ファイルを作成します。 @@ -284,7 +284,7 @@ docker compose logs create-bucket ### 接続エラーや証明書エラー -`endpoint` にスキーマは指定しません。`insecure: true` が平文 HTTP を、`forcepathstyle: true` がコンテナネットワークエンドポイント向けのパススタイルアドレス指定を選択します。Compose ネットワーク内では `rustfs:9000` を、ホストからは `localhost:9000` を使用してください。 +`endpoint` にスキーマは指定しません。`insecure: true` が平文 HTTP を、`forcepathstyle: true` がコンテナネットワークエンドポイント向けのパススタイルアクセスを選択します。Compose ネットワーク内では `rustfs:9000` を、ホストからは `localhost:9000` を使用してください。 ## 次のステップ diff --git a/content/ja/developer/integration/others/capo.md b/content/ja/developer/integration/others/capo.md index 544c538cb..91df804c0 100644 --- a/content/ja/developer/integration/others/capo.md +++ b/content/ja/developer/integration/others/capo.md @@ -3,11 +3,11 @@ title: "capo (Python)" description: "capo を RustFS に接続し、同期または非同期クライアントを使って Python から基本的なオブジェクト操作を行います。" --- -[capo](https://github.com/kap-sh/capo) は、完全な型付けを持つクライアントを同期・非同期の両方で提供するコミュニティ主導の Python 用 AWS SDK です。S3 クライアントは [`capo-s3`](https://pypi.org/project/capo-s3/) パッケージとして提供され、カスタムエンドポイント経由で RustFS に接続します。 +[capo](https://github.com/kap-sh/capo) は、同期・非同期の両方に対応し、型付きクライアントを提供するコミュニティ製の Python 向け AWS SDK です。S3 クライアントは [`capo-s3`](https://pypi.org/project/capo-s3/) パッケージとして提供され、カスタムエンドポイント経由で RustFS に接続します。 ## インストール -capo には Python 3.10 以降が必要です： +capo には Python 3.10 以降が必要です。 ```bash pip install capo-s3 @@ -15,7 +15,7 @@ pip install capo-s3 ## 設定 -クライアントを RustFS エンドポイントに向けます。`http://localhost:9000` を実際のサーバーアドレスに置き換え、独自の[アクセスキー](../../../security-compliance/iam/access-token.md)を使用してください。RustFS はパス形式のアドレス指定を必要とします。capo では `force_path_style` でネイティブに有効化できます： +クライアントを RustFS エンドポイントに向けます。`http://localhost:9000` を実際のサーバーアドレスに置き換え、独自の[アクセスキー](../../../security-compliance/iam/access-token.md)を使用してください。RustFS ではパススタイルアクセスが必要です。capo では `force_path_style` で有効にできます。 ```python from capo_s3 import Credentials, S3Client @@ -33,7 +33,7 @@ s3 = S3Client( ## 検証 -バケットを作成し、オブジェクトをアップロードして、バケットの内容を一覧表示します： +バケットを作成し、オブジェクトをアップロードして、バケットの内容を一覧表示します。 ```python s3.create_bucket(bucket="my-bucket") @@ -44,13 +44,13 @@ for obj in s3.list_objects_v2(bucket="my-bucket").get("contents", []): print(obj["key"], obj["size"]) ``` -予想される出力： +予想される出力は次のとおりです。 ```text hello.txt 13 ``` -オブジェクトの読み戻しでは、`get_object` がストリーミングレスポンスを返します。コンテキストマネージャーとして使用してください： +オブジェクトの読み戻しでは、`get_object` がストリーミングレスポンスを返します。コンテキストマネージャーとして使います。 ```python with s3.get_object(bucket="my-bucket", key="hello.txt") as response: @@ -59,7 +59,7 @@ with s3.get_object(bucket="my-bucket", key="hello.txt") as response: print(content.decode()) ``` -認証情報なしで期間限定のアクセスを許可する署名付き URL を生成することもできます： +認証情報なしで、期限付きのアクセスを許可する署名付き URL も生成できます。 ```python url = s3.presigned_get_object(bucket="my-bucket", key="hello.txt", expire_in=3600) @@ -68,7 +68,7 @@ print(url) ## 非同期クライアント -非同期クライアントは同じ引数を受け入れ、すべての操作に対応します。各呼び出しには `await` を使用し、クライアントとストリーミングレスポンスには非同期コンテキストマネージャーを使用します： +非同期クライアントは同じ引数を受け取り、すべての操作に対応します。各呼び出しには await を使い、クライアントとストリーミングレスポンスには非同期コンテキストマネージャーを使います。 ```python import asyncio diff --git a/content/ja/developer/integration/others/index.md b/content/ja/developer/integration/others/index.md index a5d309cf9..01258aacc 100644 --- a/content/ja/developer/integration/others/index.md +++ b/content/ja/developer/integration/others/index.md @@ -1,14 +1,14 @@ --- title: "その他" -description: "その他の RustFS 統合。現在はコミュニティ主導の Python 用 capo SDK を扱います。" +description: "ほかのカテゴリに入らない RustFS の連携です。capo SDK、rclone、tusd、JuiceFS、Nextcloud を扱います。" --- -他のカテゴリに分類されない統合ガイドです。 +ほかのカテゴリに分類されない連携ガイドです。 ## ガイド -- [capo (Python)](./capo.md) — コミュニティ主導の capo SDK を同期・非同期クライアントで RustFS に接続します。 -rclone](./rclone.md) — sync, mount, and serve RustFS buckets from the command line. -- [tusd](./tusd.md) — receive resumable uploads into a RustFS bucket over the tus protocol. -- [JuiceFS](./juicefs.md) — mount a POSIX filesystem backed by a RustFS bucket. -- [Nextcloud](./nextcloud.md) — use RustFS as S3 external storage for Nextcloud files. +- [capo (Python)](./capo.md) — 同期・非同期クライアントで、コミュニティ製の capo SDK を RustFS に接続します。 +- [rclone](./rclone.md) — コマンドラインから RustFS のバケットを同期、マウント、公開します。 +- [tusd](./tusd.md) — tus プロトコルで、再開可能なアップロードを RustFS のバケットに受け付けます。 +- [JuiceFS](./juicefs.md) — RustFS のバケットをバックエンドにした POSIX ファイルシステムをマウントします。 +- [Nextcloud](./nextcloud.md) — Nextcloud のファイル向け S3 外部ストレージとして RustFS を使います。 diff --git a/content/ja/developer/integration/registry/harbor.md b/content/ja/developer/integration/registry/harbor.md index 2f501ea2c..6b77f4511 100644 --- a/content/ja/developer/integration/registry/harbor.md +++ b/content/ja/developer/integration/registry/harbor.md @@ -16,7 +16,7 @@ flowchart LR Init["init-bucket job"] -->|"create my-bucket"| RustFS ``` -registry は、S3 ストレージドライバーを通じて、すべての blob・マニフェスト・リポジトリリンクをバケット内の `docker/registry/v2/` の下に保存します。ドライバー設定の `regionendpoint`、`secure: false`、`skipverify: true` により、ドライバーが使用する AWS S3 クライアントが、平文 HTTP 上のパススタイルアドレス指定で RustFS エンドポイントに向くようになります。 +registry は、S3 ストレージドライバーを通じて、すべての blob・マニフェスト・リポジトリリンクをバケット内の `docker/registry/v2/` の下に保存します。ドライバー設定の `regionendpoint`、`secure: false`、`skipverify: true` により、ドライバーが使用する AWS S3 クライアントが、平文 HTTP 上のパススタイルアクセスで RustFS エンドポイントに向くようになります。 ## 1. プロジェクトファイルを作成する diff --git a/content/ja/index.mdx b/content/ja/index.mdx index 4ccd7c2f0..0e24f4696 100644 --- a/content/ja/index.mdx +++ b/content/ja/index.mdx @@ -56,7 +56,7 @@ description: "Linux、コンテナ、Kubernetes、macOS、Windows に RustFS を Operator でインストール - Kubernetes ネイティブな RustFS のテナント、ストレージプール、ライフサイクル操作を管理します。 + Kubernetes ネイティブに、RustFS のテナントやストレージプール、ライフサイクル操作を管理します。