IPFS的价值逐渐体现出来,IPFS/FIL将运用于未来!_COI:TBCOIN币

数据时代已经到来,无论是国家大事,还是自己的小事,一切都离不开数据。你的身份信息需要融入网络,你的衣食住行都时刻跟网络打交道。你每一分钟的数据都在网上上传,我们已经离不开数据了,我们已经和数据联系在一起了。\/

每天的数据都在剧增亿计、兆计,而且这种增长趋势不会停止。涌现出如此庞大的数量巨大的数据,目前主导集中化数据存储的互联网公司还没有准备好迎接这一数据大时代。

从滴滴事件可以看出,我们的数据不安全。在中心化的数据存储和基本协议中,几乎是在赤裸裸的网络中。我们的数据隐私可以被黑客随时窃取,被一些黑心公司出售数据。你在正常生活中接到各种销售电话了吗?有没有不法分子准确地说出你在网上购物订单,完全知道你购买了什么?这些都是个人信息泄露的真实写照。

麦客存储朱颂:IPFS对于数据中国战略具有重要意义:IPFS100.com现场报道,8月5日22:00,由IPFS100.com主办;麦客存储联合主办;链上ChainUP、金色算力云战略合作的IPFS100.com发布会在深圳蛇口·麦考利爱尔兰酒吧拉开帷幕。麦客存储CCO朱颂指出,麦客存储是区块链分布式存储产业链先行领导者。在未来的数据技术时代,商业社会将以数据为核心和内在驱动力,推动社会发展的不再是对自然资源的利用,而是以云计算、大数据、人工智能为导向的技术革新,数据资源将会是众多利益集团必争的战略性资源之一。如果说人工智能是一场生产力革命,那么分布式存储IPFS的诞生很可能是一场生产关系的革命。目前,Web2.0时代还未结束,Web3.0时代才刚刚开始。IPFS对于数据中国战略具有重要意义,会带来革新与颠覆式的改变。[2020/8/6]

集中数据存储要面临的5大问题:

HyperPay正式推出IPFS云算力产品:据官方消息,6月28日,HyperPay正式推出IPFS云算力产品,用户可在29日20:00登陆HyperPay App云算力入口购买体验。IPFS云算力产品硬件配置采用中央调度服务器、算力服务器集群等机组配置方案,矿机性能业内领先,收益预期丰厚。IPFS云算力四款产品,可满足不同投资需求,起购门槛低,0.88USDT可抢七天头矿收益权。[2020/6/28]

1、面对“爆炸性”的数据增长,该如何存储?

币码翁研究院凌发明:IPFS领域的创业有交易所、商业应用和咨询机构等几大方向:2020年6月22日,由金色财经主办,节点咨询、IPFS100.com承办,IPFS星际特工等联合主办的“星际漫游指南——IPFS技术与应用研讨论坛”在深圳拉开帷幕。论坛上币码翁凌发明,在题为《如何正确认识IPFS生态 创业机会在哪里》的主题演讲中指出,IPFS&Filecoin领域的创业有三个方向:首先,泛IPFS项目后来居上,用户数量会呈几何倍数增量,为交易所带来大量的用户;其次商业应用会呈现线性增长,价值不断涌现;最后,咨询机构包括媒体、投资、孵化等,作为行业生态必不可少的角色,有很大发展空间。[2020/6/22]

2、数据存储过于集中,如何确保安全?

3、如何保护数据隐私?

4、如何确权数据?

5、如果数据是资产,如何在保障隐私的同时自由流通?

HIIT的最大缺陷是“单点式存储”。

如今,在信息技术迅速发展的今天,单点式存储模式逐渐成为HTTP协议的桎梏,因为需要持续升级才能满足不断增长的网络需求。

近年来,全球数据量呈爆炸式增长,数据量已从TB变为Pb级,给单点式存储的HTTP带来负担,IPFS取代HIIT也是时间问题。

传输速度太慢

这也可以说是HTTP的一个缺点,在我国尤其明显。举个例子:在双十一到来的时候,我们会有苦恼,包括把想提前买的东西放入购物车,然后在11月11日0点后立即进去抢购,但是,如果你的动作稍微慢一点,那么就会打不开网页买不到想买的东西。

使用费用很高

对个人来说,存储费用可能是微不足道的支出。但是,像网易云音乐、腾讯视频和抖音这样的音乐视频平台,存储成本可能是“噩梦”。每个用户的数据都需要存储,存储服务器的购买、运营和维护成本使各大企业非常痛苦。IPFS分布式存储协议可以防止集中存储带来的垄断问题,并大大降低存储成本。\/

任何时代都不缺乏机会。关键是你能不能理解,能不能跟得上。今天进入这个领域的人,无论是投资者、用户、开发者还是项目的开拓者,都是走在时代前列的人,只要耐心坚持下去,财富就属于你。

随着IPFS/Filecoin生态系统的持续发展,更多应用的落地和使用,Filecoin的价值将不断发掘和显现,Filecoin的巨大蓝图稳步向前,逐渐成为不可打破的现实。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

水星链

[0:0ms0-0:758ms