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。
Bondly Finance启动NFT Launchpad? 14万美元额度90秒内售罄:1月28日消息，Bondly Finance发布社区周报，报告显示，Bondly Finance成功启动NFT Launchpad，90秒内全部额度宣告售罄，销售额为14万美元，项目上线后BONDLY代币价格最高上涨400%，代币持有地址已达11748个。
对此，Pellek发推表示，很高兴看到BONDLY得到认可，将持续为NFT项目进行音乐创作。
据悉，Bondly Finance是一家基于Polkadot的NFT及DeFi技术服务提供商，BONDLY代币是其整个系统的治理代币，总发行量9亿8千万枚，现流通总量6千万枚。[2021/1/28 14:15:43]
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。
BTC大幅回撤10%? Gate.io稳定无故障:据Gate.io行情显示，今日12:38—12:42期间，以BTC为首的主流币行情涨跌幅度出现剧烈波动的现象，其中BTC价格从11900美元短线下跌至10588.01美元，5分钟内跌幅达10%。Gate.io芝麻开门不受此次短时暴跌事件影响，稳定无故障。[2020/8/2]
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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