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。
动态 | BigONE?CEO老田联手COO程君直播讲解2020年发展规划 ?:2月19日上午11:00，BigONE?CEO老田联手BigONE?COO程君，在BigONE社群进行了“不忘初心的BigONE如何在2020开年疫情下不忘出新”主题直播，着重讲解了BigONE2020年的发展与规划，并对用户最近关心的问题进行统一回复。
直播中，老田重点为社群用户讲解了BigONE上线的现货杠杆交易、理财产品、新币上线、OTC一键买卖、韩国团队的组建等重要事件。程君则围绕“贡献值和ONE的价格”等社区用户比较关心的问题进行了重点解析。程君表示，ONE的未来是和BigONE在一起的，BigONE的发展会为ONE的价值提升打下坚实基础。2020年BigONE将不断完善自己的数字资产交易生态体系，为用户提供现货交易、杠杆合约、托管理财等全品类、一站式的数字资产相关服务。[2020/2/19]
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。
动态 | 美股上市公司SRAX计划在亚洲推出基于区块链技术的分发系统BIGtoken:5月15日，数字营销及消费者数据管理技术公司Social Reality（纳斯达克代码：SRAX）宣布计划在亚洲推出费者数据管理和分发系统BIGtoken，旨在通过一个透明的区块链平台和消费者奖励系统，为消费者提供数据选择、透明度和补偿。（美通社）[2019/5/16]
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。
CFTC指控数字货币公司“My Big Coin”涉嫌欺诈:美国商品期货交易委员会（CFTC）已经指控了两名嫌疑人和一家总部位于拉斯维加斯的数字货币公司“My Big Coin”，并起诉他们涉嫌数字货币欺诈。这两名嫌疑人分别是Randall Crater和Mark Gillespie，他们将客户的600多万美元资金转入到了自己的个人账户。这些钱都是在2014-2018年期间获得的。同时，CFTC还指控两名被告歪曲项目真实性，声称自己的数字货币有黄金背书，而且还与知名信用卡公司万事达卡合作。My Big Coin网站上提供了一系列数字货币相关的服务，包括购买、销售和挖掘“My Big Coin”数字货币。但是从去年六月开始，该网站的博客就再也没有更新过了。[2018/1/25]
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。
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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