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docs/readme_jp.md

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+# weather_data_dbt
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+## イントロダクション
+これは、エンドツーエンドの自動データパイプラインを構築するサイドプロジェクトです。データソースとして台湾政府が提供する天気データを使用しています。この自動パイプラインは、広く知られている自動化ツールであるApache Airflowによって駆動されます。Airflowタスクでダウンロードされたデータは、AWS S3ストレージにアップロードされます。AWS S3は、Snowflakeデータウェアハウスの外部テーブルとして設定されています。
+
+![Overview](../images/jp/project_overview_jp.jpg)
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+## 必要要件
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+* Airflow >= 2.9.3
+* dbt-core == 1.8.5
+* dbt-snowflake == 1.8.3
+* astronomer-cosmos == 1.5.1
+* boto3 == 1.34.90
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+### オプション
+* Docker >= 27.0.3
+* k3s == v1.30.4+k3s1
+
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+## 抽出・ロードプロセス
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+このプロジェクトの自動データパイプラインは、セルフホストされたApache Airflowに基づいており、AWS S3をリモートストレージとして使用しています。DAGは異なる頻度でスケジュールされ、台湾政府が提供するオープンデータプラットフォームから目的のデータを取得します。取得されたデータはAWS S3にアップロードされます。
+
+![Extract-Load](../images/jp/extract_load_jp.jpg)
+
+
+## 変換プロセス
+データ変換パイプラインでは、S3ストレージをSnowflakeの外部テーブルとして使用し、dbt（データビルドツール）を利用して外部テーブルからデータを変換します。変換プロセスは、ステージング、中間、およびアーティファクトの3つのステップで構成され、それぞれ異なる目的に対応しています。
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+![Transformation](../images/jp/transformation_jp.jpg)
+
+
+> 詳細な変換および処理情報については、自動生成されたdbtドキュメントを参照してください: [Web Page](https://davidho27941.github.io/weather_data_dbt/#!/overview)
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+## 将来の計画
+現在の設計では、HTTP接続ディレクトリによるリアルタイムデータの取得を行っていますが、これはシンプルである一方で、オペレーターが予期しないエラーに直面した際にデータ取得に失敗する可能性があります。Kafkaデータストリーミングの実装は、フォールトトレランスのための潜在的な解決策です。