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。
美妆品牌YSL圣罗兰推出Beauty Golden Blocks? NFT系列:6月16日消息，欧莱雅旗下美妆品牌YSL 圣罗兰宣布与创意机构 Wunderman Thompson 合作，推出了其Web3网页，并使用 Arianee 协议在 Polygon 上铸造的 10,000 个 YSL Beauty Golden Blocks? NFT系列。该NFT系列将在全年解锁，包括首次发布、NFT 投放白名单等等。
此外，6 月 21 日，YSL Beauty 还将与与去中心化平台 P00Ls 和法国音乐家 Agathe Mougin 以及美国 DJ 和制作人 Kittens 合作，推出两位音乐艺术家的社交代币，供 YSL Beauty 社区收集。YSL Beauty 还将在未来几个月推出虚拟彩妆 NFT 展位，用户可通过NFT“玩转美妆”。（NFT Gators）[2022/6/16 4:32:09]
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。
FilDA? FIP-0010 DAO提案已正式通过:11月10日消息，DeFi借贷协议FilDA 2.0计划DAO提案投票已正式通过，FilDA开启2.0版本。据悉，FilDA 2.0将重点支持多链运行，并将其经济模型调整为通缩模型，从此前平台每周收入的20%进行回购上调为25%，用于构建PCV经济模型。同时，HECO链上将销毁6000万枚 FILDA，每日FILDA 产量相应减产。
FilDA是基于HECO网络的借贷项目，以为用户提供优质的借贷产品和服务为宗旨，存借款总额高峰值突破21亿美元。[2021/11/10 6:44:35]
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。
金色晨讯 | SEC铁腕治理ICO欺诈? 比特币结算量已超场外黄金:1.新西兰税务局表示，加密资产不是真正的货币，是应税财产。
2.美国SEC对ICO欺诈公司创始人发布两项永久禁令。
3.美国加州法官不同意将Ripple投资者诉讼交还给下级法院。
4.汉莎航空发起航空区块链（BC4A）计划，旨在集合潜在应用。
5..肯尼亚当地的一家商店利用区块链技术交易了第一批西红柿。
6.苏宁将借助区块链等经验为直采供应链建设提供支持。
7.花花公子起诉加拿大区块链创业公司GBT存在欺诈行为。
8.以太坊联合创始人表示投机者正推动加密货币价格波动。
9.加密货币研究人员表示，比特币的结算量已超过了场外黄金市场。[2018/8/15]
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。
?
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。