IPFS：為什么要用IPFS存儲大量數據？_POL

為什么要用IPFS存儲大量數據？IPFS最吸引人的特點是什么？哪些地方是大家擔心的？在IPFS的官方論壇針對人們為什么使用或不使用IPFS來存儲大量數據的原因做了一個調查。

針對于這些有大量數據處理需求的用戶來說，IPFS吸引他們的關鍵因素以及他們的憂慮是什么？

1、在大量(多達10TB)二進制文件通過非常耗時的模擬產生。因此恰當地保存這些文件非常重要(一旦丟失文件，意味著得重新模擬，耗時長達幾個月)。把文件分享給同事也很重要，不幸的是，在實際操作中這很難實現。比如說，我在歐洲工作，就無法下載存儲在斯坦福數據庫幾TB的模擬數據集，要花很長的時間才能辦到。

Polygon宣布Crust上線，提供去中心化IPFS存儲體驗:9月22日，Polygon宣布Crust上線，為Polygon使用者及開發者提供6000多節點及2000 PiB存儲容量的去中心化存儲體驗。

據悉，作為分布式存儲賽道頭部項目之一，Crust Network基于IPFS構造了一個鏈上去中心化存儲市場，允許用戶和開發者進行多副本的IPFS存儲，端對端加密IPFS傳輸，并能隨時隨地進行文件檢索。而Polygon作為以太坊layer2巨頭，致力于打造全站式擴容方案，以極低的gas費，快捷的交易與安全性野蠻生長，不斷拓寬生態版圖。此次，Polygon將集成Crust三個典型的應用，分別是針對文件存儲的files，針對NFT metadata的Pins以及針對Dapp部署的Hosts，更好的幫助開發者在Polygon上構建應用。[2021/9/22 16:58:09]

2、就目前了解到的IPFS相關信息來說，重點是能通過聯系到網絡中離你最近的人，從而提高文件分享速度，而不再是基于一個中央儲存庫。但同時也了解到這樣就不能再復制了，網絡中的每個節點只存儲它“感興趣”的內容。

Uniswap最新提交代碼顯示：用戶可以通過星際文件系統IPFS的網關訪問Uniswap網站:金色財經報道，Uniswap最新提交代碼顯示，用戶可以通過星際文件系統IPFS的網關訪問Uniswap網站。代碼提交者表示可以通過使用子域IPFS網關或使用別名訪問Uniswap最新版本這兩種方式來避免通過同一IPFS網關訪問的其他站點在未經許可的情況下讀取和修改Uniswap接口設置的問題。[2020/9/25]

3、大多數公司把大型工作負載存儲在EMCIsilon或Netapp，我的工作是存儲銷售這塊，幾乎所有的顧客都想把大量的工作檔案存儲在AMS(亞馬遜旗下云計算服務平臺)或Azure(微軟云計算服務平臺)–這總是比較容易實現。因此，檔案存儲用例會是一個有趣的切入點，尤其是在數據生成量達到PB級的行業，比如媒體或研究領域。

創世資本創始合伙人孫澤宇：3-5年內IPFS很難超越中心化存儲:2020年6月22日，由金色財經主辦，節點咨詢、IPFS100.com承辦，星際特工、麥客存儲聯合主辦的“星際漫游指南——IPFS技術與應用研討論壇”在深圳拉開帷幕。創世資本創始合伙人孫澤宇，在主題為《IPFS的突圍與機會》的圓桌論壇中指出，3到5年很難去超越中心化的存儲，這也是為什么協議實驗室在有IPFS之后還要用Filecoin作為激勵層的一個初衷。比特幣已經十年了，我們還是用法幣支付。可能有一些企業系統需要節省成本，需要去中心化存儲，但還需要一段時間的發展。[2020/6/22]

4、我在一家網絡用戶行為研究公司工作，類似于谷歌分析(GoogleAnalysis)。跟蹤代碼每天產生幾TB的數據，我們把數據存儲在AWSS3，設置有效期限，把總量控制在幾百TB內。我們正在尋求減少數據重復的方法，以節約成本。每天有數百萬個時域(session)，一旦配置js-ipfs后，意味著整個網絡上會有數百萬個ipfs節點(短期的，幾秒到幾十分鐘)。我相信這能釋放IPFS的最大潛力。

5、當用戶訪問一個站點時，我們監看和記錄網頁產生的所有DOM更改，保存session，便于之后用于分析。目前我們需要這些東西：

1.版本控制(versioncontrol)或IPFS白皮書6.3中提到的樹對象(TheTreeObject)。現在我們用的是一種差異算法來計算DOM更改，把原始數據和差異都存入文檔。如果IPFS的樹對象能實現，我們就能減少很多重復內容，節約大量空間。

2.可靠的push(或上傳)方法。我用PubSub(發布/訂閱模式)演示過，似乎還無法保證內容接收。因為標簽可能隨時關閉，我們需要在微秒之內將數據push到后臺。

6、我的理解是，它允許我們在一個地點隨機且可根據需求更改的廣義系統中，可以把一切事物都看做節點、服務和工作者—比如，它可以讓你模糊服務端和客戶端之間的區別。取代了強制將服務端和客戶端進行二分的方式，讓你可以在一臺接近數據的設備或一臺距離很遠的設備上進行分析，或者將數據復制到一個新的地點進行分析。某種程度上這樣簡化了你的代碼基，因為你可以少編寫一些能讓客戶端應用、工作者重復利用的庫和服務，無論他們身在何處。

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