kubernetes
diff --git a/‎content/ja/blog/_posts/2020-12-02-dont-panic-kubernetes-and-docker.md
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diff --git a/‎content/ja/case-studies/nordstrom/index.html
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diff --git a/‎content/ja/docs/concepts/architecture/cloud-controller.md
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@@ -13,7 +13,7 @@ Kubernetesはv1.20より新しいバージョンで、コンテナランタイ
 
 概要: ランタイムとしてのDockerは、Kubernetesのために開発された[Container Runtime Interface(CRI)](https://kubernetes.io/blog/2016/12/container-runtime-interface-cri-in-kubernetes/)を利用しているランタイムを選んだ結果としてサポートされなくなります。しかし、Dockerによって生成されたイメージはこれからも、今までもそうだったように、みなさんのクラスターで使用可能です。
 
-もし、あなたがKubernetesのエンドユーザーであるならば、多くの変化はないでしょう。これはDockerの死を意味するものではありませんし、開発ツールとして今後Dockerを使用するべきでない、使用することは出来ないと言っているのでもありません。Dockerはコンテナを作成するのに便利なツールですし、docker buildコマンドで作成されたイメージはKubernetesクラスタ上でこれからも動作可能なのです。
+もし、あなたがKubernetesのエンドユーザーであるならば、多くの変化はないでしょう。これはDockerの死を意味するものではありませんし、開発ツールとして今後Dockerを使用するべきでない、使用することは出来ないと言っているのでもありません。Dockerはコンテナを作成するのに便利なツールですし、docker buildコマンドで作成されたイメージはKubernetesクラスター上でこれからも動作可能なのです。
 
 もし、GKE、EKS、AKSといったマネージドKubernetesサービス(それらはデフォルトで[containerdを使用しています](https://github.com/Azure/AKS/releases/tag/2020-11-16))を使っているのなら、ワーカーノードがサポート対象のランタイムを使用しているか、Dockerのサポートが将来のK8sバージョンで切れる前に確認しておく必要があるでしょう。
 もし、ノードをカスタマイズしているのなら、環境やRuntimeの仕様に合わせて更新する必要があるでしょう。サービスプロバイダーと確認し、アップグレードのための適切なテストと計画を立ててください。
@@ -24,7 +24,7 @@ Kubernetesはv1.20より新しいバージョンで、コンテナランタイ
 ここで議論になっているのは2つの異なる場面についてであり、それが混乱の原因になっています。Kubernetesクラスターの内部では、Container runtimeと呼ばれるものがあり、それはImageをPullし起動する役目を持っています。Dockerはその選択肢として人気があります(他にはcontainerdやCRI-Oが挙げられます)が、しかしDockerはそれ自体がKubernetesの一部として設計されているわけではありません。これが問題の原因となっています。
 
 お分かりかと思いますが、ここで”Docker”と呼んでいるものは、ある1つのものではなく、その技術的な体系の全体であり、その一部には"containerd"と呼ばれるものもあり、これはそれ自体がハイレベルなContainer runtimeとなっています。Dockerは素晴らしいもので、便利です。なぜなら、多くのUXの改善がされており、それは人間が開発を行うための操作を簡単にしているのです。しかし、それらはKubernetesに必要なものではありません。Kubernetesは人間ではないからです。
-このhuman-friendlyな抽象化レイヤが作られてために、結果としてはKubernetesクラスタはDockershimと呼ばれるほかのツールを使い、本当に必要な機能つまりcontainerdを利用してきました。これは素晴らしいとは言えません。なぜなら、我々がメンテする必要のあるものが増えますし、それは問題が発生する要因ともなります。今回の変更で実際に行われることというのは、Dockershimを最も早い場合でv1.23のリリースでkubeletから除外することです。その結果として、Dockerのサポートがなくなるということなのです。
+このhuman-friendlyな抽象化レイヤが作られてために、結果としてはKubernetesクラスターはDockershimと呼ばれるほかのツールを使い、本当に必要な機能つまりcontainerdを利用してきました。これは素晴らしいとは言えません。なぜなら、我々がメンテする必要のあるものが増えますし、それは問題が発生する要因ともなります。今回の変更で実際に行われることというのは、Dockershimを最も早い場合でv1.23のリリースでkubeletから除外することです。その結果として、Dockerのサポートがなくなるということなのです。
 ここで、containerdがDockerに含まれているなら、なぜDockershimが必要なのかと疑問に思われる方もいるでしょう。
 
 DockerはCRI([Container Runtime Interface](https://kubernetes.io/blog/2016/12/container-runtime-interface-cri-in-kubernetes/))に準拠していません。もしそうであればshimは必要ないのですが、現実はそうでありません。
@@ -35,7 +35,7 @@ DockerはCRI([Container Runtime Interface](https://kubernetes.io/blog/2016/12/co
 ## では開発者にとって、この変更は何を意味するのか。これからもDockerfileを使ってよいのか。これからもDockerでビルドを行ってよいのか。 
 
 この変更は、Dockerを直接操作している多くのみなさんとは別の場面に影響を与えるでしょう。
-みなさんが開発を行う際に使用しているDockerと、Kubernetesクラスタの内部で使われているDocker runtimeは関係ありません。これがわかりにくいことは理解しています。開発者にとって、Dockerはこれからも便利なものであり、このアナウンスがあった前と変わらないでしょう。DockerでビルドされたImageは、決してDockerでだけ動作するというわけではありません。それはOCI([Open Container Initiative](https://opencontainers.org/)) Imageと呼ばれるものです。あらゆるOCI準拠のImageは、それを何のツールでビルドしたかによらず、Kubernetesから見れば同じものなのです。[containerd](https://containerd.io/)も[CRI-O](https://cri-o.io/)も、そのようなImageをPullし、起動することが出来ます。
+みなさんが開発を行う際に使用しているDockerと、Kubernetesクラスターの内部で使われているDocker runtimeは関係ありません。これがわかりにくいことは理解しています。開発者にとって、Dockerはこれからも便利なものであり、このアナウンスがあった前と変わらないでしょう。DockerでビルドされたImageは、決してDockerでだけ動作するというわけではありません。それはOCI([Open Container Initiative](https://opencontainers.org/)) Imageと呼ばれるものです。あらゆるOCI準拠のImageは、それを何のツールでビルドしたかによらず、Kubernetesから見れば同じものなのです。[containerd](https://containerd.io/)も[CRI-O](https://cri-o.io/)も、そのようなImageをPullし、起動することが出来ます。
 これがコンテナの仕様について、共通の仕様を策定している理由なのです。
 
 さて、この変更は決定しています。いくつかの問題は発生するかもしてませんが、決して壊滅的なものではなく、ほとんどの場合は良い変化となるでしょう。Kubernetesをどのように使用しているかによりますが、この変更が特に何の影響も及ぼさない人もいるでしょうし、影響がとても少ない場合もあります。長期的に見れば、物事を簡単にするのに役立つものです。
 
@@ -65,10 +65,10 @@ <h2>影響</h2>
 <p>Nordstrom Technologyの場合、クラウドネイティブへの移行によって、開発と運用の効率が大幅に向上しています。Kubernetesを利用する開発者はより迅速にデプロイでき、アプリケーションの価値の構築に専念できます。こうしたノウハウを取り入れるために、1つのチームにおいてクラウド上に仮想マシンを構築し、マージからデプロイまでに25分かかるところからスタートしました。Kubernetesへの切り替えにより、プロセスが5倍高速化され、マージからデプロイまでの時間が5分に改善しました。</p>
 
 {{< case-studies/quote >}}
-「Kubernetesを使用することで、クラスタの効率化を図ることもなく、現在のCPU使用率は40%、つまり10倍になりました。直接クラウドに移行した場合には2600台以上のVMになるところが、同数の顧客用Podで済むようになりました。これらのPodを40台のVMで実行しているため、運用上のオーバーヘッドが大幅に削減されました。」
+「Kubernetesを使用することで、クラスターの効率化を図ることもなく、現在のCPU使用率は40%、つまり10倍になりました。直接クラウドに移行した場合には2600台以上のVMになるところが、同数の顧客用Podで済むようになりました。これらのPodを40台のVMで実行しているため、運用上のオーバーヘッドが大幅に削減されました。」
 {{< /case-studies/quote >}}
 
-<p>スピードは素晴らしく、簡単に実証できますが、より大きな影響はおそらくその運用効率にあります。「AWSで何千ものVMを実行する場合、全体的な平均CPU使用率は約4%です。」とPatel氏は言います。「Kubernetesを使用することで、クラスタの効率化を図ることもなく、現在のCPU使用率は40%、つまり10倍になりました。直接クラウドに移行した場合には2600台以上のVMになるところが、同数の顧客用Podで済むようになりました。これらのPodを40台のVMで実行しているため、運用上のオーバーヘッドが大幅に削減されました。」</p>
+<p>スピードは素晴らしく、簡単に実証できますが、より大きな影響はおそらくその運用効率にあります。「AWSで何千ものVMを実行する場合、全体的な平均CPU使用率は約4%です。」とPatel氏は言います。「Kubernetesを使用することで、クラスターの効率化を図ることもなく、現在のCPU使用率は40%、つまり10倍になりました。直接クラウドに移行した場合には2600台以上のVMになるところが、同数の顧客用Podで済むようになりました。これらのPodを40台のVMで実行しているため、運用上のオーバーヘッドが大幅に削減されました。」</p>
 
 <p>Nordstrom TechnologyはオンプレミスのベアメタルでKubernetesを実行することも検討しています。Patel氏は言います。「オンプレミスのKubernetesクラスターを構築できれば、クラウドの力を活用してオンプレミスでリソースを迅速にプロビジョニングできます。次に、開発者にとってのインターフェースはKubernetesです。Kubernetesのみと連携しているため、自社のサービスがオンプレミスにデプロイされていることに気付かないこともあります。」</p>
 
 
@@ -46,7 +46,7 @@ cloud-controller-managerは、プラグイン機構を用い、異なるクラ
 
 #### ルートコントローラー
 
-ルートコントローラーは、クラスタ内の異なるノード上で稼働しているコンテナが相互に通信できるように、クラウド内のルートを適切に設定する責務を持ちます。
+ルートコントローラーは、クラスター内の異なるノード上で稼働しているコンテナが相互に通信できるように、クラウド内のルートを適切に設定する責務を持ちます。
 
 クラウドプロバイダーによっては、ルートコントローラーはPodネットワークのIPアドレスのブロックを割り当てることもあります。
 
 
@@ -217,7 +217,7 @@ kubeletが`NodeStatus`とLeaseオブジェクトの作成および更新を担
 
 ノードを複数のアベイラビリティゾーンに分散させる主な理由は、1つのゾーン全体が停止したときにワークロードを正常なゾーンに移動できることです。
 したがって、ゾーン内のすべてのノードが異常である場合、ノードコントローラーは通常のレート `--node-eviction-rate`で退役します。
-コーナーケースは、すべてのゾーンが完全にUnhealthyである（すなわち、クラスタ内にHealthyなノードがない）場合です。
+コーナーケースは、すべてのゾーンが完全にUnhealthyである（すなわち、クラスター内にHealthyなノードがない）場合です。
 このような場合、ノードコントローラーはマスター接続に問題があると見なし、接続が回復するまですべての退役を停止します。
 
 ノードコントローラーは、Podがtaintを許容しない場合、 `NoExecute`のtaintを持つノード上で実行されているPodを排除する責務もあります。
 
@@ -45,7 +45,7 @@ weight: 120
 
 ## インフラストラクチャ {#infrastructure}
 
-* [KubeVirt](https://kubevirt.io/user-guide/#/installation/installation)は仮想マシンをKubernetes上で実行するためのアドオンです。通常、ベアメタルのクラスタで実行します。
+* [KubeVirt](https://kubevirt.io/user-guide/#/installation/installation)は仮想マシンをKubernetes上で実行するためのアドオンです。通常、ベアメタルのクラスターで実行します。
 * [node problem detector](https://github.com/kubernetes/node-problem-detector)はLinuxノード上で動作し、システムの問題を[Event](/docs/reference/kubernetes-api/cluster-resources/event-v1/)または[ノードのCondition](/ja/docs/concepts/architecture/nodes/#condition)として報告します。
 
 ## レガシーなアドオン {#legacy-add-ons}
 
@@ -378,10 +378,10 @@ Kubernetesが使用しないようにする必要があります。
 ## 拡張リソース {#extended-resources}
 
 拡張リソースは`kubernetes.io`ドメインの外で完全に修飾されたリソース名です。
-これにより、クラスタオペレーターはKubernetesに組み込まれていないリソースをアドバタイズし、ユーザはそれを利用することができるようになります。
+これにより、クラスターオペレーターはKubernetesに組み込まれていないリソースをアドバタイズし、ユーザはそれを利用することができるようになります。
 
 拡張リソースを使用するためには、2つのステップが必要です。
-第一に、クラスタオペレーターは拡張リソースをアドバタイズする必要があります。
+第一に、クラスターオペレーターは拡張リソースをアドバタイズする必要があります。
 第二に、ユーザーはPodで拡張リソースを要求する必要があります。
 
 ### 拡張リソースの管理 {#managing-extended-resources}
@@ -394,7 +394,7 @@ Nodeレベルの拡張リソースはNodeに関連付けられています。
 各Nodeにデバイスプラグインで管理されているリソースをアドバタイズする方法については、[デバイスプラグイン](/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)を参照してください。
 
 ##### その他のリソース {#other-resources}
-新しいNodeレベルの拡張リソースをアドバタイズするには、クラスタオペレーターはAPIサーバに`PATCH`HTTPリクエストを送信し、クラスタ内のNodeの`status.capacity`に利用可能な量を指定します。
+新しいNodeレベルの拡張リソースをアドバタイズするには、クラスターオペレーターはAPIサーバに`PATCH`HTTPリクエストを送信し、クラスター内のNodeの`status.capacity`に利用可能な量を指定します。
 この操作の後、ノードの`status.capacity`には新しいリソースが含まれます。
 `status.allocatable`フィールドは、kubeletによって非同期的に新しいリソースで自動的に更新されます。
 スケジューラはPodの適合性を評価する際にNodeの`status.allocatable`値を使用するため、Nodeの容量に新しいリソースを追加してから、そのNodeでリソースのスケジューリングを要求する最初のPodが現れるまでには、短い遅延が生じる可能性があることに注意してください。
@@ -513,7 +513,7 @@ Events:
 同様のエラーメッセージは、メモリー不足による失敗を示唆することもあります(PodExceedsFreeMemory)。
 一般的に、このタイプのメッセージでPodが保留されている場合は、いくつか試すべきことがあります。
 
-- クラスタにNodeを追加します。
+- クラスターにNodeを追加します。
 - 不要なポッドを終了して、保留中のPodのためのスペースを空けます。
 - PodがすべてのNodeよりも大きくないことを確認してください。
   例えば、すべてのNodeが`cpu: 1`の容量を持っている場合、`cpu: 1.1`を要求するPodは決してスケジューリングされません。
 
@@ -44,7 +44,7 @@ weight: 10
 
   *これは順序付けの必要性を意味します* - `Pod`がアクセスしたい`Service`は`Pod`自身の前に作らなければならず、そうしないと環境変数は注入されません。DNSにはこの制限はありません。
 
-- （強くお勧めしますが）[クラスターアドオン](/ja/docs/concepts/cluster-administration/addons/)の1つの選択肢はDNSサーバーです。DNSサーバーは、新しい`Service`についてKubernetes APIを監視し、それぞれに対して一連のDNSレコードを作成します。クラスタ全体でDNSが有効になっている場合は、すべての`Pod`が自動的に`Services`の名前解決を行えるはずです。
+- （強くお勧めしますが）[クラスターアドオン](/ja/docs/concepts/cluster-administration/addons/)の1つの選択肢はDNSサーバーです。DNSサーバーは、新しい`Service`についてKubernetes APIを監視し、それぞれに対して一連のDNSレコードを作成します。クラスター全体でDNSが有効になっている場合は、すべての`Pod`が自動的に`Services`の名前解決を行えるはずです。
 
 - どうしても必要な場合以外は、Podに`hostPort`を指定しないでください。Podを`hostPort`にバインドすると、Podがスケジュールできる場所の数を制限します、それぞれの<`hostIP`、 `hostPort`、`protocol`>の組み合わせはユニークでなければならないからです。`hostIP`と`protocol`を明示的に指定しないと、Kubernetesはデフォルトの`hostIP`として`0.0.0.0`を、デフォルトの `protocol`として`TCP`を使います。