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。
对冲基金Point72的创始人史蒂夫? 科恩在收到威胁后关闭推特账号:1月31日消息，对冲基金Point72的创始人史蒂夫? 科恩在收到威胁后关闭推特账号。（金十）[2021/1/31 18:30:01]
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。
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。
中币（ZB）QFIL最高涨幅达27.91% ? ? ?:据中币（ZB）官网数据显示，QFIL 24小时内最高涨幅达27.91%，当前涨幅26.19%，最高价格198.45QC(约29.6USDT)，当前报价193.04QC(约28.8USDT)。行情波动较大，请注意控制风险。
QFIL为QuickCash推出的Filecoin期货产品，并在中币平台首发。[2020/10/25]
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。
今日恐慌与贪婪指数为71? 等级转为贪婪:Alternative数据显示，今日恐慌与贪婪指数为71（昨日为76），贪婪程度有所减弱，等级转为贪婪。 注：恐慌指数阈值为0-100，包含指标：波动性（25%）＋市场交易量（25%）＋社交媒体热度（15%）＋市场调查（15%）＋比特币在整个市场中的比例（10%）＋谷歌热词分析（10%）。[2020/7/29]
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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