TPS:? IPFS：为什么要用IPFS存储大量数据？_htt币被

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。

掌柜调查署 |? ChainUP Felix：ChainUP目前已经在KYC、AML等多环节进行了升级:在今日金色财经举行主题为《交易所拥抱合规 ChainUP助力破局》的掌柜调查署中，针对“面对不同地区合规政策的不同，ChainUP又有哪些相应的“定制化”的服务和布局”的问题，ChainUP大客户业务合伙人Felix表示，ChainUP的定制服务体现在三个方面：第一本土服务，在合规要求非常严格的日本和合规热门地区新加坡，ChainUP都有非常好的本土服务，比如在日本有专门的分公司和本地化团队，在总部新加坡也有很好政府关系，这些都可以更好的为客户服务。第二是定制开发的系统，目前ChainUP已在KYC、AML、资金存储及提现改造、当地政府对接审计报表/API、底层钱包存储方案改造等环节完成多处升级。第三是跟欧美国家合规公司的合作。[2020/4/15]

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。

突发 | 行情剧烈波动 至大量持仓遭强平 ? ?:据公开数据显示，ETH,BCH等主流币触底快速反弹，大涨大跌之间，大量期货持仓单被强平。[2018/11/16]

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。

用比特币盈利买兰博基尼？ 没有想象中那么容易:最近在一些社交媒体及论坛上，有人发布帖子表示自己通过比特币赚了一大笔钱，并且已经把比特币兑换成了钱（法定币种），并购买了兰博基尼之类的豪车，或者付清了房屋贷款或学生贷款。但这些帖子中都没有提及钱是怎么兑换出来的。实际上，像Coinbase，Bitstamp，Kraken等平台在将比特币兑换成法定币种之前都需要经历很多次验证，反之亦然。并且即便通过了验证，钱也不会很轻易就转到用户的银行账户里。在买卖结束后，这些平台也有可能会将交易取消掉。同时，在用户取现时，银行也有可能会不允许甚至冻结账户。尤其在美国及一些其他地区，5000-10000美元之间的存取款都因税务问题而被监控着。有些人可能想到去利用双向比特币ATM（BTM），但是大多数BTM只允许用户每天卖出200-500美元。以这样的速度兑现价值10000美元的比特币，用户将不得不连续20天使用BTM，并支付7-10％的手续费。[2017/12/29]

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。

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