ION:IPFS：为什么要用IPFS存储大量数据？

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。

金色算力云联合创始人洪睿：IPFS切入分布式存储市场，Filecoin价值有待释放:由开源矿池和火币主办，金色算力云、链上ChainUP、Filecoin Beijing联合主办的“分布式存储中国行暨开源矿池IPFS私享会”2020年12月6日在武汉举行。金色算力云联合创始人洪睿在会上表示，整个IPFS分为三层，第一是底层协议，第二是激励层，第三是应用层，切入的市场是分布式存储市场。目前这个市场规模在460亿美金，每年在以200%的速度递增。未来分布式存储和中心化存储未来会是一个共融的生态。Filecoin不仅仅是一个矿币，它有生态和场景的支撑，Filecoin的价值未来有待释放。[2020/12/6 14:16:05]

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。

IPFSNEXUS 发言人：长远来讲疫情对区块链技术有着推动作用:据IPFS100.com报道，价值互联 链接世界区块链技术论坛会暨IPFSNEXUS交易系统2.0版上线发布会于9月17日在北京圆满落幕。在学术论坛会议上IPFSNEXUS交易系统2.0版本公测版正式上线。

会议上发言人表示，从技术层面，区块链受到政府部门、金融机构、科技公司、公益慈善机构等各方的重视，给区块链、人工智能、大数据、5G等技术带来了新的发展机遇。?从通证层面，以BTC为主的虚拟货币在短期内并没有大幅上涨动力支持，缺乏可持续进场资金的支撑。

总之，疫情对整个区块链行业的直接影响是负面的、短期的，但是从长远来讲对区块链技术的研发和应用的落地、行业的洗牌都有着积极的推动作用。我们看到，区块链技术在疫情这一特殊阶段能够发挥出的特殊作用，同时也能看到其在更长远的未来能够产生的潜在价值。[2020/9/21]

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。

BKEX Global第二期云虎IPFS超级算力认购业务 仅开放2分钟即售罄:云虎IPFS超级算力于6月16日20:00在BKEX开启认购，本次总认购份额10000份，仅2分钟全部售罄。

云虎超级算力是基于IPFS的Filecoin挖矿算力，Filecoin是在IPFS其上的激励层，通过Token激励模式在IPFS上构建了一个去中心化存储市场。

据公开的路线图显示，Filecoin主网将在7月20日至8月20日启动窗口。[2020/6/16]

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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