backup-disaster-recovery
重要なインフラとデータを保護するために、バックアップ戦略・障害復旧計画・データ復元手順を設計・実装します。システム障害や予期せぬ事態に備えたディザスタリカバリ体制の構築に活用できます。
description の原文を見る
> Implement backup strategies, disaster recovery plans, and data restoration procedures for protecting critical infrastructure and data.
SKILL.md 本文
バックアップとディザスタリカバリー
目次
概要
データ保護、業務継続性、インフラストラクチャ障害からの迅速な復旧を確保するための包括的なバックアップおよびディザスタリカバリー戦略を設計および実装します。
使用場面
- データ保護とコンプライアンス
- 業務継続計画
- ディザスタリカバリー計画
- ポイントインタイムリカバリー
- クロスリージョンフェイルオーバー
- データ移行
- コンプライアンスおよび監査要件
- 復旧時間目標 (RTO) の最適化
クイックスタート
最小限の動作例:
# postgres-backup-cronjob.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: backup-script
namespace: databases
data:
backup.sh: |
#!/bin/bash
set -euo pipefail
BACKUP_DIR="/backups/postgresql"
RETENTION_DAYS=30
DB_HOST="${POSTGRES_HOST}"
DB_PORT="${POSTGRES_PORT:-5432}"
DB_USER="${POSTGRES_USER}"
DB_PASSWORD="${POSTGRES_PASSWORD}"
export PGPASSWORD="$DB_PASSWORD"
# Create backup directory
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
# Full backup
BACKUP_FILE="$BACKUP_DIR/full-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).sql"
// ... (see reference guides for full implementation)
リファレンスガイド
references/ ディレクトリ内の詳細な実装:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
データベースバックアップ構成 | データベースバックアップ構成 |
ディザスタリカバリー計画テンプレート | ディザスタリカバリー計画テンプレート |
バックアップと復元スクリプト | バックアップと復元スクリプト |
クロスリージョンフェイルオーバー | クロスリージョンフェイルオーバー |
ベストプラクティス
✅ すること
- 定期的なバックアップテストを実施する
- 複数のバックアップロケーションを使用する
- 自動化されたバックアップを実装する
- 復旧手順を文書化する
- フェイルオーバー手順を定期的にテストする
- バックアップの完了を監視する
- イミュータブルバックアップを使用する
- 保存中および転送中のバックアップを暗号化する
❌ しないこと
- 単一のバックアップロケーションに依存する
- バックアップの失敗を無視する
- 本番データとバックアップを一緒に保存する
- 復旧手順のテストをスキップする
- 復旧速度の必要性を超えてバックアップを過度に圧縮する
- バックアップの整合性検証を忘れる
- 暗号化キーをバックアップと一緒に保存する
- バックアップが自動的に機能していると仮定する
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- aj-geddes
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts / ライセンス: MIT
関連スキル
hugging-face-trackio
Trackioを使用してMLトレーニング実験を追跡・可視化できます。トレーニング中のメトリクスログ記録(Python API)、トレーニング診断のアラート発火、ログされたメトリクスの取得・分析(CLI)が必要な場合に活用してください。リアルタイムダッシュボード表示、Webhookを使用したアラート、HF Space同期、自動化向けのJSON出力に対応しています。
btc-bottom-model
ビットコインのサイクルタイミングモデルで、加重スコアリングシステムを搭載しています。日次パルス(4指標、32ポイント)とウィークリー構造(9指標、68ポイント)の2カテゴリーにわたる13の指標を追跡し、0~100のマーケットヒートスコアを算出します。ETFフロー、ファンディングレート、ロング/ショート比率、恐怖・貪欲指数、LTH-MVRV、NUPL、SOPR(LTH+STH)、LTH供給率、移動平均倍率(365日MA、200週MA)、週次RSI、出来高トレンドに対応します。市場サイクル全体を通じて買いと売りの両方の推奨を提供します。ビットコインの底値拾い、BTCサイクルポジション、買い時・売り時、オンチェーン指標、MVRV、NUPL、SOPR、LTH動向、ETFの流出入、ファンディングレート、恐怖指数、ビットコインが過熱状態か、マイナーコスト、暗号資産市場のセンチメント、BTCのポジションサイジング、「今ビットコインを買うべきか」「BTCが天井をつけているか」「オンチェーン指標は何を示しているか」といった質問の際にこのスキルを活用します。
protein_solubility_optimization
タンパク質の溶解性最適化 - タンパク質の溶解性を最適化します。タンパク質の特性を計算し、溶解性と親水性を予測し、有効な変異を提案します。タンパク質配列の特性計算、タンパク質機能の予測、親水性計算、ゼロショット配列予測を含むタンパク質エンジニアリング業務に使用できます。3つのSCPサーバーから4つのツールを統合しています。
research-lookup
Parallel Chat APIまたはPerplexity sonar-pro-searchを使用して、最新の研究情報を検索できます。学術論文の検索にも対応しています。クエリは自動的に最適なバックエンドにルーティングされるため、論文の検索、研究データの収集、科学情報の検証に活用できます。
tree-formatting
ggtree(R)またはiTOL(ウェブ)を使用して、系統樹の可視化とフォーマットを行います。系統樹を図として描画する際、ツリーレイアウトの選択、分類学に基づく枝やラベルの色付け、クレードの折りたたみ、サポート値の表示、またはツリーへのオーバーレイ追加が必要な場合に使用してください。系統推定(protein-phylogenyスキルを使用)やドメイン注釈(今後の独立したスキル)には使用しないでください。
querying-indonesian-gov-data
インドネシア政府の50以上のAPIとデータソースに接続できます。BPJPH(ハラール認証)、BOM(食品安全)、OJK(金融適正性)、BPS(統計)、BMKG(気象・地震)、インドネシア中央銀行(為替レート)、IDX(株式)、CKAN公開データポータル、pasal.id(第三者法MCP)に対応しています。インドネシア政府データを活用したアプリ開発、.go.idウェブサイトのスクレイピング、ハラール認証の確認、企業の法的適正性の検証、金融機関ステータスの照会、またはインドネシアMCPサーバーへの接続時に使用できます。CSRF処理、CKAN API使用方法、IP制限回避など、すぐに実行可能なPythonパターンを含んでいます。