ION:IPFS：為什么要用IPFS存儲大量數據？

為什么要用IPFS存儲大量數據？IPFS最吸引人的特點是什么？哪些地方是大家擔心的？在IPFS的官方論壇針對人們為什么使用或不使用IPFS來存儲大量數據的原因做了一個調查。

針對于這些有大量數據處理需求的用戶來說，IPFS吸引他們的關鍵因素以及他們的憂慮是什么？

1、在大量(多達10TB)二進制文件通過非常耗時的模擬產生。因此恰當地保存這些文件非常重要(一旦丟失文件，意味著得重新模擬，耗時長達幾個月)。把文件分享給同事也很重要，不幸的是，在實際操作中這很難實現。比如說，我在歐洲工作，就無法下載存儲在斯坦福數據庫幾TB的模擬數據集，要花很長的時間才能辦到。

開源礦池榮獲“2020年度IPFS最具影響力企業”:2020年11月24日，由獵云網、獵云財經主辦的“BEYOND-2020區塊鏈產業大會暨年度頒獎盛典”在深圳灣萬麗酒店隆重舉行。活動現場，開源礦池榮獲“2020年度IPFS最具影響力企業”獎項。

開源礦池致力于做好下一代產業互聯網技術，以安全、靈活、可靠的技術與產品服務為新產業生態提供更優質的底層技術和解決方案。以技術驅動為核心，融合了IPFS分布式文件技術、5G技術、云與邊緣計算技術、Al大數據及區塊鏈技術等創新技術，完全自主研發了新產業鏈下的基礎底層技術、專屬服務設備、開發應用平臺等，構建實現了IPFS和分布式云存儲、邊緣計算、算力分享等諸多應用場景，為下一代互聯網生態和數字資產體系奠定了扎實的產業基石。[2020/11/25 22:03:29]

2、就目前了解到的IPFS相關信息來說，重點是能通過聯系到網絡中離你最近的人，從而提高文件分享速度，而不再是基于一個中央儲存庫。但同時也了解到這樣就不能再復制了，網絡中的每個節點只存儲它“感興趣”的內容。

GOKO將于今日15時開啟第三期金色算力云IPFS云算力搶購:據悉，GOKO第二期金色算力云IPFS云算力搶購已于昨日22:00超募售罄，應社區用戶的要求，今日15:00將開放第3期搶購，限額200T。

GOKO平臺IPFS云算力為與金色算力云聯合推出，起購門檻為21.5USDT，可以滿足不同用戶的投資需求。 云算力可用于Filecoin挖礦，在其今年8月底主網上線后，搶購的用戶每日都能收到一定數量的FIL。

GOKO交易所是一個社區化治理的加密資產交易平臺，公平、公正、安全可信賴，是一個社區友好型的交易所。目前已獲得節點資本戰略投資。[2020/7/6]

3、大多數公司把大型工作負載存儲在EMCIsilon或Netapp，我的工作是存儲銷售這塊，幾乎所有的顧客都想把大量的工作檔案存儲在AMS(亞馬遜旗下云計算服務平臺)或Azure(微軟云計算服務平臺)–這總是比較容易實現。因此，檔案存儲用例會是一個有趣的切入點，尤其是在數據生成量達到PB級的行業，比如媒體或研究領域。

一匿名人士在IPFS和以太坊鏈上推出警察問責協議:近期一位匿名人士在星際文件系統（IPFS）和以太坊區塊鏈上設計和構建了警察問責（PAN）協議。該協議致力于讓公民和警察通過匿名和可搜索的方式提交警察不當行為，且協議不受任何權力實體控制。上周二，該協議在Kovan測試網上啟動，該網絡覆蓋了美國50個城市的警察部門，用戶可以對警察部門進行匿名投訴。美國非裔男子喬治·弗洛伊德（GeorgeFloyd）之死引發了人們對于警察濫用暴力和種族歧視問題的關注。（CoinDesk）[2020/6/24]

4、我在一家網絡用戶行為研究公司工作，類似于谷歌分析(GoogleAnalysis)。跟蹤代碼每天產生幾TB的數據，我們把數據存儲在AWSS3，設置有效期限，把總量控制在幾百TB內。我們正在尋求減少數據重復的方法，以節約成本。每天有數百萬個時域(session)，一旦配置js-ipfs后，意味著整個網絡上會有數百萬個ipfs節點(短期的，幾秒到幾十分鐘)。我相信這能釋放IPFS的最大潛力。

5、當用戶訪問一個站點時，我們監看和記錄網頁產生的所有DOM更改，保存session，便于之后用于分析。目前我們需要這些東西：

1.版本控制(versioncontrol)或IPFS白皮書6.3中提到的樹對象(TheTreeObject)。現在我們用的是一種差異算法來計算DOM更改，把原始數據和差異都存入文檔。如果IPFS的樹對象能實現，我們就能減少很多重復內容，節約大量空間。

2.可靠的push(或上傳)方法。我用PubSub(發布/訂閱模式)演示過，似乎還無法保證內容接收。因為標簽可能隨時關閉，我們需要在微秒之內將數據push到后臺。

6、我的理解是，它允許我們在一個地點隨機且可根據需求更改的廣義系統中，可以把一切事物都看做節點、服務和工作者—比如，它可以讓你模糊服務端和客戶端之間的區別。取代了強制將服務端和客戶端進行二分的方式，讓你可以在一臺接近數據的設備或一臺距離很遠的設備上進行分析，或者將數據復制到一個新的地點進行分析。某種程度上這樣簡化了你的代碼基，因為你可以少編寫一些能讓客戶端應用、工作者重復利用的庫和服務，無論他們身在何處。

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