splunk · gentksb · May 11, 2026
diff --git a/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/2-python-warmup/1-install-and-run.md b/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/2-python-warmup/1-install-and-run.md
@@ -5,7 +5,7 @@ weight: 1
 
 ## Python 環境のセットアップ
 
-Phase 0 ディレクトリに移動し、仮想環境を作成します
+Phase 0 のディレクトリに移動し、仮想環境を作成します:
 
 {{< tabs >}}
 {{% tab title="Script" %}}
@@ -31,12 +31,12 @@ Successfully installed flask-3.x.x ...
 
 ## Splunk 認証情報の設定
 
-認証情報を環境変数としてエクスポートします。各プレースホルダーを実際の値に置き換えてください
+認証情報を環境変数としてエクスポートします。各プレースホルダーを実際の値に置き換えてください:
 
 {{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
-`env` と入力すると、環境には `ACCESS_TOKEN`、`REALM`、`INSTANCE` の値が設定されているはずです
+`env` と入力したときに、`ACCESS_TOKEN`、`REALM`、`INSTANCE` の値が環境に設定されている必要があります。
 
-**存在しない場合は、以下のようにエクスポートしてください**
+**値が存在しない場合は、以下のようにエクスポートしてください**
 
 ``` bash
 export ACCESS_TOKEN="<YOUR_TOKEN>"
@@ -48,28 +48,30 @@ export INSTANCE="<YOUR_IDENTIFIER>"
 
 ## アプリの実行
 
-Flask アプリをバックグラウンドで起動します
+Flask アプリをバックグラウンドで起動します:
 
 ``` bash
 python3 app.py &
 ```
 
-起動時に、アプリは単一の `app.heartbeat` メトリクスを直接 Splunk Ingest API に送信します。以下のように表示されるはずです
+起動時にアプリは `app.heartbeat` メトリクスを Splunk Ingest API に直接送信します。以下のように表示されるはずです:
 
 ``` text
 Heartbeat sent to Splunk (200)
  * Running on http://0.0.0.0:5150
 ```
 
-エンドポイントにアクセスして、動作していることを確認します
+まず Enter キーを押してプロンプトに戻ります。
+次にエンドポイントにアクセスして、動作を確認します:
 
 ``` bash
-curl http://localhost:5150/hello
+curl -s http://localhost:5150/hello | jq
 ```
 
-以下のレスポンスが返ってくるはずです
+以下のレスポンスが返されるはずです:
 
 ``` json
+127.0.0.1 - - [04/May/2026 13:10:16] "GET /hello HTTP/1.1" 200 -
 {
   "host": "<YOUR_INSTANCE>",
   "message": "Hello from the OBI Workshop warm-up!"
@@ -78,11 +80,11 @@ curl http://localhost:5150/hello
 
 ## Splunk での確認
 
-1. [Splunk Observability Cloud UI](http://app.us1.signalfx.com) を開き（URL はワークショップの場所によって異なります）、Metric Finder で `app.heartbeat` を検索します（または[チャートを作成](https://app.us1.signalfx.com/#/chart/new?template=default&filters=sf_metric%3Aapp.heartbeat)します）
+1. [Splunk Observability Cloud UI](http://app.us1.signalfx.com)（URL はワークショップの開催場所によって異なります）を開き、Metric Finder で `app.heartbeat` を検索します（または[チャートを作成](https://app.us1.signalfx.com/#/chart/new?template=default&filters=sf_metric%3Aapp.heartbeat)してください）
 2. 設定した値と一致する `host.name` 属性を持つメトリクスが表示されるはずです。
 
 ![app.heartbeat](./images/heartbeat.png)
 
 {{% notice title="Note" style="info" %}}
-この時点で、アプリが動作しており、Splunk がデータを受信できることが確認できました。しかし、**トレースはゼロ**で APM は空です。アプリにはインストルメンテーションコードがまったくありません。
+この時点で、アプリは稼働しており、Splunk がデータを受信できることが確認できています。しかし、**トレースはゼロ**で、APM は空です。アプリにはインストルメンテーションコードが一切含まれていません。
 {{% /notice %}}
diff --git a/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/2-python-warmup/2-instrument-with-obi.md b/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/2-python-warmup/2-instrument-with-obi.md
@@ -1,19 +1,19 @@
 ---
-title: 2. OBI でインストルメントする
+title: 2. OBI による計装
 weight: 2
 ---
 
 実行中のアプリに**コードを一行も変更せずに** APM トレーシングを追加します。
 
 ## OBI のダウンロード
 
-[GitHub リリースページ](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-ebpf-instrumentation/releases)からビルド済みの OBI バイナリをダウンロードします。
+[GitHub リリースページ](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-ebpf-instrumentation/releases)からビルド済みの OBI バイナリをダウンロードします
 
 {{< tabs >}}
 {{% tab title="Script" %}}
 
 ```bash
-VERSION=0.6.0
+VERSION=0.8.0
 ARCH=amd64
 wget "https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-ebpf-instrumentation/releases/download/v$VERSION/obi-v$VERSION-linux-$ARCH.tar.gz"
 wget "https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-ebpf-instrumentation/releases/download/v$VERSION/SHA256SUMS"
@@ -37,7 +37,7 @@ obi-v0.6.0-linux-amd64.tar.gz: OK
 
 {{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
 
-**別のターミナル**で、`sudo` を使って OBI を実行します。3つのプレースホルダーを前のステップで確認した realm、token、hostname に置き換えてください（完了まで1〜2分かかる場合があります）。
+**別のターミナル**で、`sudo` を使って OBI を実行します。3つのプレースホルダーを前のステップで取得した realm、token、hostname に置き換えてください（完了までに1〜2分かかる場合があります）
 
 {{< tabs >}}
 {{% tab title="Script" %}}
@@ -71,27 +71,27 @@ time=2026-02-27T19:29:58.278Z level=INFO msg="Launching p.Tracer" component=gene
 
 {{% /notice %}}
 
-### 各変数の説明
+### これらの変数の役割
 
 | 変数 | 目的 |
 |---|---|
-| `sudo` | eBPF プローブには root/カーネルアクセスが必要です |
-| `OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT` | Splunk の OTLP トレース取り込み用の完全な URL です。シグナルごとの環境変数はこの URL にそのまま送信します。ベースの `OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT` は `/v1/traces` を付加しますが、Splunk のパスとは一致しません |
+| `sudo` | eBPF プローブにはroot/カーネルアクセスが必要です |
+| `OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT` | Splunk の OTLP トレースインジェスト用の完全な URL です。シグナルごとの環境変数はこの URL にそのまま送信します。ベースの `OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT` は `/v1/traces` を追加しますが、Splunk のパスと一致しません |
 | `OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS` | Splunk の認証ヘッダーです |
 | `OTEL_SERVICE_NAME` | Splunk APM に表示されるサービス名です |
-| `OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES` | すべてのトレースに `deployment.environment` と `host.name` を設定し、自分のデータでフィルタリングできるようにします |
-| `OTEL_EBPF_OPEN_PORT` | ポート 5150 でリッスンしているプロセスをインストルメントするよう OBI に指示します |
+| `OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES` | すべてのトレースに `deployment.environment` と `host.name` を設定し、自分のデータをフィルタリングできるようにします |
+| `OTEL_EBPF_OPEN_PORT` | ポート 5150 でリッスンしているプロセスを計装するよう OBI に指示します |
 
 {{% notice title="Note" style="info" %}}
-OBI のログに `failed to upload metrics: 404 Not Found` のような警告が表示される場合があります。これは想定どおりです。Splunk の直接取り込みには標準的な OTLP メトリクスエンドポイントがありません。トレースは正常にエクスポートされます。Phase 2 では、Collector がトレースとメトリクスの両方を適切に処理します。
+OBI のログに `failed to upload metrics: 404 Not Found` のような警告が表示される場合があります。これは想定どおりの動作です。Splunk のダイレクトインジェストには標準的な OTLP メトリクスエンドポイントがありません。トレースは正常にエクスポートされます。フェーズ2では、コレクターがトレースとメトリクスの両方を適切に処理します。
 {{% /notice %}}
 
 ## トラフィックの生成
 
-最初のターミナルに戻り、いくつかのリクエストを生成します。
+最初のターミナルに戻り、いくつかのリクエストを生成します
 
 ```bash
 for i in $(seq 1 20); do curl -s "http://localhost:5150/hello"; sleep 1; done
 ```
 
-***注意:*** 404 エラーが発生した場合は、curl している URL の末尾に `\` が付加されていないか確認してください。一部のターミナルでは `;` がエスケープされ、無効な URL になることがあります
+***NOTE:*** 404 エラーが発生した場合は、curl で指定している URL の末尾に `\` が付加されていないか確認してください。一部のターミナルでは `;` がエスケープされ、無効な URL になることがあります
diff --git a/...ent/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/3-docker-before-obi/1-configure-and-start.md b/...ent/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/3-docker-before-obi/1-configure-and-start.md
@@ -5,18 +5,22 @@ weight: 1
 
 ## Splunk 認証情報の追加
 
-{{% notice title="演習" style="green" icon="running" %}}
+{{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
 
-**注:** 環境で `env` コマンドを使用して `ACCESS_TOKEN`、`REALM`、`INSTANCE` を取得してください。これらを設定ファイルに貼り付ける必要があります。
+**注意:** 環境内の `ACCESS_TOKEN`、`REALM`、`INSTANCE` を確認してください。これらの値を設定ファイルに貼り付ける必要があります。
 
-Phase 1/2 ディレクトリに移動し、エディタで `docker-compose.yaml` を開きます:
+``` bash
+echo $ACCESS_TOKEN; echo $REALM; echo $INSTANCE
+```
+
+Phase 1/2 のディレクトリに移動し、エディタで `docker-compose.yaml` を開きます
 
 ``` bash
 cd ~/workshop/obi/02-obi-docker
 vim docker-compose.yaml #or editor of choice
 ```
 
-`splunk-otel-collector` サービスを見つけ、4つのプレースホルダー値を実際の認証情報に置き換えます:
+`splunk-otel-collector` サービスを見つけ、4つのプレースホルダー値を実際の認証情報に置き換えます
 
 ``` yaml
     environment:
@@ -30,21 +34,21 @@ vim docker-compose.yaml #or editor of choice
 
 {{% /notice %}}
 
-{{% notice title="ヒント" style="primary" icon="lightbulb" %}}
-**なぜ `WORKSHOP_HOST_NAME` と `WORKSHOP_ENVIRONMENT` が必要なのか？** ワークショップの参加者全員が同じ Splunk 組織にテレメトリを送信します。これらの値はすべてのメトリクスとトレースの `host.name` および `deployment.environment` 属性になるため、Splunk で**自分の**データをフィルタリングできます。
+{{% notice title="Tip" style="primary" icon="lightbulb" %}}
+**なぜ `WORKSHOP_HOST_NAME` と `WORKSHOP_ENVIRONMENT` が必要なのですか？** ワークショップの参加者全員が同じ Splunk 組織にテレメトリを送信します。これらの値はすべてのメトリクスとトレースの `host.name` および `deployment.environment` 属性になるため、Splunk で**自分の**データをフィルタリングできます。
 {{% /notice %}}
 
 ## スタックの起動
 
 {{< tabs >}}
-{{% tab title="スクリプト" %}}
+{{% tab title="Script" %}}
 
 ``` bash
 docker-compose up --build -d
 ```
 
 {{% /tab %}}
-{{% tab title="出力例" %}}
+{{% tab title="Example Output" %}}
 
 ``` text
 [+] Building 12.3s (24/24) FINISHED
@@ -59,10 +63,10 @@ docker-compose up --build -d
 {{% /tab %}}
 {{< /tabs >}}
 
-これにより、ソースから3つのアプリケーションイメージがビルドされ、以下が起動します:
+このコマンドの完了には数分かかります。3つのアプリケーションイメージをソースからビルドし、以下を起動します
 
-- **frontend**: [http://localhost:3000](http://localhost:3000)
-- **order-processor**: ポート 8080
-- **payment-service**: ポート 8081
-- **splunk-otel-collector**: ポート 4317/4318 でテレメトリを受信
-- **load-generator**: 2秒ごとに `/create-order` に自動リクエスト
+- **frontend** - [http://localhost:3000](http://localhost:3000)
+- **order-processor** - ポート 8080
+- **payment-service** - ポート 8081
+- **splunk-otel-collector** - ポート 4317/4318 でテレメトリを受信
+- **load-generator** - 2秒ごとに `/create-order` に自動的にリクエストを送信
diff --git a/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/3-docker-before-obi/2-generate-traffic.md b/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/3-docker-before-obi/2-generate-traffic.md
@@ -3,19 +3,19 @@ title: 2. トラフィックの生成
 weight: 2
 ---
 
-## フロントエンドへのアクセス
+## フロントエンドにアクセスする
 
-{{% notice title="演習" style="green" icon="running" %}}
+{{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
 
-curlを使用してトラフィックを生成します:
+curl を使用してトラフィックを生成します:
 
 ``` bash
-curl -s http://localhost:3000/create-order | python3 -m json.tool
+curl -s http://localhost:3000/create-order | jq
 ```
 
 {{% /notice %}}
 
-以下のようなJSONレスポンスが表示されます:
+次のような JSON レスポンスが表示されるはずです:
 
 ``` json
 {
@@ -28,13 +28,13 @@ curl -s http://localhost:3000/create-order | python3 -m json.tool
 }
 ```
 
-リクエストは3つのサービスすべてを通過しました。しかし、現時点では誰も監視していません。
+リクエストは3つのサービスすべてを通過しました。しかし現時点では、誰も監視していません。
 
-## コードの確認
+## コードを確認する
 
-ソースコードを確認し、計装がまったく行われていないことを確認してください:
+ソースコードを確認して、計装がまったく存在しないことを確認しましょう:
 
-{{% notice title="演習" style="green" icon="running" %}}
+{{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
 
 ``` bash
 grep -r "opentelemetry\|otel\|tracing\|instrument" ~/workshop/obi/02-obi-docker/frontend/
@@ -44,4 +44,4 @@ grep -r "opentelemetry\|otel\|tracing\|instrument" ~/workshop/obi/02-obi-docker/
 
 {{% /notice %}}
 
-3つのコマンドはすべて何も返しません。アプリケーションコードには**トレースヘッダー、SDK、計装が一切ありません**。
+3つのコマンドはすべて何も返しません。アプリケーションコードのどこにも **トレーシングヘッダー、SDK、計装は一切ありません**。
diff --git a/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/4-docker-obi-magic/3-verify-traces.md b/content/ja/ninja-workshops/16-obi-ebpf/4-docker-obi-magic/3-verify-traces.md
@@ -5,14 +5,14 @@ weight: 3
 
 ## クイック検証
 
-まず、すべてが正常に動作していることを確認します：
+まず、すべてが正常に動作していることを確認します:
 
 {{< tabs >}}
 {{% tab title="Script" %}}
 
 ``` bash
 docker-compose ps
-curl -s localhost:3000/create-order | python3 -m json.tool
+curl -s localhost:3000/create-order | jq
 docker-compose logs obi | head -30
 ```
 
@@ -28,41 +28,41 @@ docker-compose logs obi | head -30
 {{% /tab %}}
 {{< /tabs >}}
 
-OBIのログで、次のような行を探してください：
+OBI のログで、以下のような行を探してください:
 
 ``` text
 level=INFO msg="instrumenting process" cmd=/usr/local/bin/payment-service service=payment-service
 level=INFO msg="instrumenting process" cmd=/usr/local/bin/order-processor service=order-processor
 level=INFO msg="instrumenting process" cmd=node service=frontend
 ```
 
-## Splunk APM を確認する
+## Splunk APM の確認
 
-トレースが流れるまで30〜60秒待ってから、Splunk APMを確認します。
+トレースが流れるまで 30〜60 秒待ってから、Splunk APM を確認します。
 
 {{% notice title="Exercise" style="green" icon="running" %}}
 
-1. **Service Map**: APMに移動し、ご自身の環境でフィルタリングします。3つのサービスが表示されるはずです: `frontend` -> `order-processor` -> `payment-service`。
-2. **Traces**: 任意のトレースをクリックします。3つのサービスすべてにまたがる完全な分散トレースと、各ホップのタイミングが表示されます。
-3. **フェーズ 1 との比較**: 数分前は完全に空だったAPMダッシュボードに、完全なサービストポロジーが表示されるようになりました。
+1. **Service Map**: APM に移動し、ご自身の環境でフィルタリングします。`frontend` -> `order-processor` -> `payment-service` の3つのサービスが表示されるはずです。
+2. **Traces**: 任意のトレースをクリックします。3つのサービスすべてにまたがる分散トレースが、各ホップのタイミングとともに表示されます。
+3. **Phase 1 との比較**: 数分前には完全に空だった APM ダッシュボードに、完全なサービストポロジーが表示されるようになりました。
 
 {{% /notice %}}
 
-**compose ファイルにコンテナを 1 つ追加しただけです。アプリケーションコードは 1 行も変更していません。これで完全な分散トレーシングが実現しました。**
+**compose ファイルにコンテナを1つ追加しただけです。アプリケーションコードの変更はゼロ行です。これで完全な分散トレーシングが実現しました。**
 
-## 解答
+## 解答例
 
-途中で詰まった場合は、すべての変更が適用された最終的な `docker-compose.yaml` を以下で確認できます：
+途中で行き詰まった場合、すべての変更が適用された最終版の `docker-compose.yaml` は以下で確認できます:
 
 ``` bash
 cat ~/workshop/obi/02-obi-docker/docker-compose.final.yaml
 ```
 
-ご自身の `docker-compose.yaml` と比較して、違いを確認してください。
+ご自身の `docker-compose.yaml` と比較して、差分を確認してください。
 
 ## Docker のクリーンアップ
 
-Kubernetesフェーズに進む前に、Dockerスタックを停止します：
+Kubernetes フェーズに進む前に、Docker スタックを停止します:
 
 ``` bash
 docker-compose down