ION:? IPFS：为什么要用IPFS存储大量数据？_PRINCESS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？

一、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。

Cyber?? Capital创始人：以太坊是比特币2.0:12月28日消息，Cyber?? Capital创始人Justin Bons发推表示，以太坊是比特币2.0，因为它满足了比特币在诞生之初所设定的所有标准。不仅如此，以太坊还超过了这些标准，包括其稳定的涨幅，价值的存储和DeFi的平台。虽然具体情况可能会有所不同，但这就是现在的以太坊。[2020/12/28 15:51:53]

二、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。

动态 | 区块链投资公司? Ventures加速器项目投资总额已超160万美元:区块链投资公司? Ventures宣布，其Starfleet加速器项目的投资总额已超过160万美元。据此前消息，第三期Starfleet加速器项目已经开始接受申请，将为成员提供高达10万美元的指导和投资机会。该加速器项目将于2019年11月初在马耳他启动，申请截止日期是北京时间10月21日4:59。（Cointelegraph）[2019/9/29]

三、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。

独家 | 欧洲区块链中心主席Bla? Golob：提倡在监管下发展区块链技术:金色财经现场报道，7 月 21 日，欧洲区块链中心(European Blockchain Hub)支持下的亚洲区块链中心(Asia Blockchain Hub)于马来西亚吉隆坡正式启动运作。金色财经独家专访欧洲区块链中心主席Bla? Golob，其谈到欧洲区块链发展的趋势时指出：一是在欧盟、欧洲议会倡导下的区块链监管趋势的加强，如GDRP《通用数据保护条例》的出台；二是沙盒监管模式，对更多项目进行\"具体项目具体分析（case by case study）\"以控制风险。 Golob还提到了瑞士的发展模式，瑞士致力打造加密货币交易的世界中心，其更加开放但面临更多风险。

欧洲区块链中心提倡在欧盟的监管下发展区块链技术及加密货币。欧洲区块链中心的目标在于，一、提倡智慧监管；二、提供区块链建设能力，如促进分布式账本和多技术融合，帮助提升区块链意识，提供教育与培训，提供研发支持；三、促进其组织内的项目的良好治理模式。[2018/7/21]

四、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。

五、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。

六、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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