首先，我们先对数据进行一个简单的了解，数据分为冷数据、热数据，难道数据也有温度吗?
从字面意思来简单的说，热数据就是访问多的数据，门庭若市十分热闹。冷数据就是基本上没什么客人访问，门庭冷落车马稀。
热数据：是需要被计算节点频繁访问的在线类数据。
冷数据：是对于离线类不经常访问的数据，比如企业备份数据、业务与操作日志数据与统计数据。
两个不同的访问频次，就导致了在数据库搭建的目的各自不同，有一句话简单明了：热数据就近计算，冷数据集中存储。
国务院：推进科普与区块链技术深度融合:为贯彻落实党中央、国务院关于科普和科学素质建设的重要部署，依据《中华人民共和国科学技术进步法》、《中华人民共和国科学技术普及法》制定《全民科学素质行动规划纲要（2021－2035年）》，其中要求实施智慧科普建设工程。推进科普与区块链等技术深度融合，强化需求感知、用户分层、情景应用理念，推动传播方式、组织动员、运营服务等创新升级，加强“科普中国”建设，强化科普信息落地应用，与智慧教育、智慧城市、智慧社区等深度融合。（新华社）[2021/7/10 0:40:52]
那在IPFS网络中丢失冷门数据的可能性大么?
动态 | 新浪财经：官媒针对区块链的报道从科普宣传转向打假监管:据新浪财经今日消息，“1025新政”满月，一个月间，官媒对区块链的态度风向已转。据11月初的一项统计，七家党媒在新政一周内发布了65篇直接相关报道，当时文章中的关键词是数据、产业、安全、创新等，大量文章偏向于科普区块链的概念以及应用介绍，提醒警惕虚拟货币炒作的仅有3篇。近期，官媒的批评焦点则纷纷指向借区块链之名进行的虚拟货币发行和炒作行为。据统计，新华网、人民网收录转载的，以打击虚拟货币或揭露假借区块链行为主题的文章，自10月25日到11月25日午间，共28篇；其中，11月19日至11月25日的一周内就高达15篇。这些文章主要围绕三个观点展开：厘清区块链和虚拟货币的关系，说明二者概念不等；打击伪“区块链”局，或是虚拟货币局揭露；提醒民众，区块链不能成为炒作的噱头，更不是行的招牌，需警惕此类活动，理性投资。[2019/11/26]
数据资源丢失的问题是所有的存储方式最为在意的一个痛点，在传统的数据中心一般是通过两个方式来保证数据不会出现丢失。
声音 | CNBC主持人：加密货币最大的缺点之一就是难以向外行快速科普:CNBC主持人Ran NeuNer近期发推称，加密货币最大的缺点之一就是很难向外行快速解释。当人们要求我向他们解释比特币时，我知道他们至少需要一个小时才能真正理解。[2019/9/10]
一、提升数据存储的安全性
更稳定的服务器(如Dell的730xd,740xd),一台的成本超过五万(不算硬盘)，双电源，双路CPU。
更好的硬盘，如企业级的氦气盘，成本在单T上是普通家用级硬盘的2-3倍。Raid5/Raid50，可以通过奇偶校验恢复出已经损坏的硬盘的数据。
财政部副部长朱光耀：数字经济还处在发展的过程中，要以科普、推动的态度来推进数字经济发展:今日，在中国发展高层论坛2018年会上，财政部副部长朱光耀表示：“数字经济还处在发展的过程中，要以科普、推动的态度来推进数字经济发展。也要关注数字经济的其他影响，包括税收征管、反监管措施等要跟上。”[2018/3/25]
双电厂的独立电源，防止一个电厂故障，有足够的冗余。
UPS电源，防止电力故障，甚至级别较高的机房会采用柴油发电机保证电力在12小时之后仍然不中断。
二、多存几遍
这个就好理解了，一份真正重要的冷门数据企业不会只存在云端，可能公司电脑里有几份，公司服务器有几份，各大云端上又有几份。如此，它们同时丢失的可能性就很小了。
由此我们可以看出，在传统的存储领域，如果要想一个数据不丢失，代价是非常大的，而这样的代价体现在：如果想要降低数据丢失可能性，可能要花费几十倍甚至上百倍的费用才能保障，同时数据在传统的存储方式上存的越多，安全性也会指数级地降低。这也就是为何IPFS将要革新传统存储的根本。
对于冷门数据而言，IPFS在存储上究竟有哪些好处呢?
在IPFS中，采用的是Erasurecoding的模式，即M+N的模式，M是原文件的份数，N是备份的份数。IPFS会将文件切割发到不同的矿工手里，防止局部网络的瘫痪，对全局文件安全性的影响。
而IPFS存储最大的好处是在于两个：
1、文件备份不会对整体安全性降低
这一点其实非常好理解，在传统的存储上，你的银行卡密码在家存了一份，在公司存了一份，即便你忘记，也有找回来的可能性，但同时被坏人看到的可能性也会随之增加。而IPFS不一样，无论你存多少份，你的数据安全性始终是不变的，都经过加密后传输在IPFS节点网络上。
2、数据安全性随着N增加，价格却保持稳定
N是备份数，在IPFS这样节点故障事件相互独立的概率模型之中，N的增加会极大地降低出故障的概率。
假如你有一个文件，按照IPFS的分发机制最少会分给7个人，而这个文件不大但却很重要，我们于是将文件存了10遍，于是就有了70个节点来存储。假如每个节点发生永久性损失的概率是1%(这个仅仅是电力非永久损失的大致概率，实际永久损失的概率比这个低得多)，那么文件丢失的概率是多少呢?
P=1-(1-0.01^10)^7=-7*10^(-20)
这个概率有多小呢?
相当于一个人一次性连续中了两个500万彩票！！
如果你认为数据不是很重要，只存了3-5份，丢失的概率也要远远低于把它存在中心化服务器上的。
刚才只是一个小小的数学模型。现实中，分布式存储会再进一步降低数据丢失的概率，例如更加合理的数据切割；通过识别找到更低丢失概率的节点组合；更加偏好长寿节点，通过激励与惩罚降低恶性节点的比例；通过建设更多的节点降低单位存储的成本。总之有两个原则是永远不变的，N数越大越难丢失，随着N的增加，安全性并没有任何损失。
由此，我们IPFS实现了数据更廉价的存储，更强的安全性与更稳的抗丢失能力。
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