ION:IPFS：为什么要用IPFS存储大量数据？_PUSH币

为什么要用IPFS存储大量数据？IPFS最吸引人的特点是什么？哪些地方是大家担心的？在IPFS的官方论坛针对人们为什么使用或不使用IPFS来存储大量数据的原因做了一个调查。

针对于这些有大量数据处理需求的用户来说，IPFS吸引他们的关键因素以及他们的忧虑是什么？

1、在大量(多达10TB)二进制文件通过非常耗时的模拟产生。因此恰当地保存这些文件非常重要(一旦丢失文件，意味着得重新模拟，耗时长达几个月)。把文件分享给同事也很重要，不幸的是，在实际操作中这很难实现。比如说，我在欧洲工作，就无法下载存储在斯坦福数据库几TB的模拟数据集，要花很长的时间才能办到。

IPFS原力区运营负责人Carl：现阶段区块链还处于一种内卷的状态，Filecoin将推动区块链的落地应用:金色财经现场报道，11月27日，由金色财经主办，金色算力云联合主办，IPFS100，ZMQ，脉冲科技，时代区块链协办的金色沙龙第58期在深圳举办，IPFS原力区运营负责人Carl表示，现阶段区块链是一种内卷状态，是存量用户在使用，无论是当前火热的DeFi还是NFT，并没有带来更多互联网用户的参与。区块链还有一个更大的“蛋糕”就是数据。Filecoin给我们提供了分布式存储解决方案，实现了数据确权和安全存储，同时提升了区块链的能力边界。数据是新时代的石油，是重要的生产资料，数据存储的重要性自然不言而喻。未来区块链可以有更广阔的商业应用场景，成为Web 3.0重要基石。[2020/11/27 22:20:58]

2、就目前了解到的IPFS相关信息来说，重点是能通过联系到网络中离你最近的人，从而提高文件分享速度，而不再是基于一个中央储存库。但同时也了解到这样就不能再复制了，网络中的每个节点只存储它“感兴趣”的内容。

乾元资本/KEX集团尹晓刚：代币经济通过利益推动IPFS和下一步应用发展:2020年6月22日，由金色财经主办，节点咨询、IPFS100.com承办，星际特工、麦客存储联合主办的“星际漫游指南——IPFS技术与应用研讨论坛”在深圳拉开帷幕。乾元资本/KEX集团 尹晓刚，在主题为《IPFS的突围与机会》的圆桌论坛中指出，IPFS和Filecoin，一方面是去中心化存储，另一方面是代币经济。代币能促使这个链上保管数据端的所有保管者获得相应的利益，通过利益才有更多的资源，更多的资金再去用被保存数据以及数据的下一步的应用，再去做发展。[2020/6/22]

3、大多数公司把大型工作负载存储在EMCIsilon或Netapp，我的工作是存储销售这块，几乎所有的顾客都想把大量的工作档案存储在AMS(亚马逊旗下云计算服务平台)或Azure(微软云计算服务平台)–这总是比较容易实现。因此，档案存储用例会是一个有趣的切入点，尤其是在数据生成量达到PB级的行业，比如媒体或研究领域。

动态 | IPFS&Filecoin项目商业潜能巨大 但目前做挖矿投资部署风险重重:据华尔街见闻消息，今日小葱研究院发布《IPFS & Filecoin项目拆解报告》。报告指出，IPFS技术发展空间和商业潜能巨大，基于IPFS的Filecoin区块链应用项目关注度也极高，是去中心化存储市场的潜力股。市场用户投资需求日渐显著，但目前FIL代币尚未流通，仅少量热度不高的期货交易；而用户对FIL早期挖矿红利的追逐催生了矿机贩卖的商业路子，不少商家以挖矿之名行之实，且当前大肆抢购IPFS矿机为时过早，Filecoin主网上线一再延期，代码尚未开源，具体算法与挖矿需求不明，挖矿收益受网络存储需求、地理位置等多重因素制约，意向投资者需静观其变，密切关注其技术与生态进展。[2018/11/7]

4、我在一家网络用户行为研究公司工作，类似于谷歌分析(GoogleAnalysis)。跟踪代码每天产生几TB的数据，我们把数据存储在AWSS3，设置有效期限，把总量控制在几百TB内。我们正在寻求减少数据重复的方法，以节约成本。每天有数百万个时域(session)，一旦配置js-ipfs后，意味着整个网络上会有数百万个ipfs节点(短期的，几秒到几十分钟)。我相信这能释放IPFS的最大潜力。

5、当用户访问一个站点时，我们监看和记录网页产生的所有DOM更改，保存session，便于之后用于分析。目前我们需要这些东西：

1.版本控制(versioncontrol)或IPFS白皮书6.3中提到的树对象(TheTreeObject)。现在我们用的是一种差异算法来计算DOM更改，把原始数据和差异都存入文档。如果IPFS的树对象能实现，我们就能减少很多重复内容，节约大量空间。

2.可靠的push(或上传)方法。我用PubSub(发布/订阅模式)演示过，似乎还无法保证内容接收。因为标签可能随时关闭，我们需要在微秒之内将数据push到后台。

6、我的理解是，它允许我们在一个地点随机且可根据需求更改的广义系统中，可以把一切事物都看做节点、服务和工作者—比如，它可以让你模糊服务端和客户端之间的区别。取代了强制将服务端和客户端进行二分的方式，让你可以在一台接近数据的设备或一台距离很远的设备上进行分析，或者将数据复制到一个新的地点进行分析。某种程度上这样简化了你的代码基，因为你可以少编写一些能让客户端应用、工作者重复利用的库和服务，无论他们身在何处。

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