IPFS:为什么要用IPFS存储大量数据?_FIL:Filecoin Standard Hashrate Token

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。

Filecash社区协调员Marco:2020年是IPFS在全球范围内蓬勃发展的一年: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。Filecash社区协调员Marco在会上表示,从Filecoin的全球算力分布图来看,绝大多数在,而Filecoin在日韩等国家也有着相当大的市场。日本投资者对Filecoin的认知有质的飞跃,韩国对于Filecoin更加倾向于长期投资,从多个国家的入场者不断增多来看,2020年是IPFS在全球范围内蓬勃发展的一年。目前,Filecoin的经济模型已经建立,如何解决对FIL的刚需问题,仍需矿工根据个人情况择优选择。[2020/12/6 14:17:42]

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。

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]

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。

禧钥一道执行董事阿猛:只要IPFS体验足够好,就会推动其他分布式项目发展: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。禧钥一道执行董事阿猛在主题为《IPFS的突围与机会》的圆桌论坛中指出,中心化存储本身会带来一些问题,5G上来以后数据是爆发式增长的,IPFS和中心化存储是平行的,IPFS需要以用户作为支撑,而且体验要足够好,也许未来的改变,长远一点会影响到分布式计算。[2020/6/22]

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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