DIN:科普| 冷数据在IPFS上可能会丢失？

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。

人大附中物理老师李永乐科普拜占庭将军问题和区块链:5月14日，人大附中物理老师、科普视频网红李永乐在其公众号发布视频《拜占庭将军问题是什么？区块链如何防范恶意节点？》。李永乐老师在视频中对拜占庭将军问题和区块链进行了讲解，他表示，拜占庭将军问题本质上指的是，在分布式计算机网络中，如果存在故障和恶意节点，是否能够保持正常节点的网络一致性问题。在近40年的时间里，人们提出了许多方案解决这一问题，称为拜占庭容错法。例如兰波特自己提出了口头协议、书面协议法，后来有人提出了实用拜占庭容错PBFT算法，在2008年，中本聪发明比特币后，人们又设想了通过区块链的方法解决这一问题。区块链通过算力证明来保持账本的一致性，也就是必须计算数学题，才能得到记账的权力，其他人对这个记账结果进行验证，如果是对的，就认可你的结果。与拜占庭问题比起来，就增加了叛徒的成本。[2020/5/14]

那在IPFS网络中丢失冷门数据的可能性大么?

动态 | 报告：区块链等热点词促使童书科普百科类成交额同比增速最高:近日，京东图书与艾瑞咨询联合发布了《2019中国图书市场报告》。报告指出，AI、5G、区块链、机器人、VR、智能家居、AR这些热点词，不断点燃科技热潮，科技在改变大众生活的同时，也吸引了越来越多家长的关注，从小培养孩子对科技的兴趣和热爱。因此童书中科普百科类成交额同比增速最高，占比将近40%。[2020/1/8]

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。

一、提升数据存储的安全性

动态 | 链客社区联合北京交通广播推出区块链技术科普节目:12月11日15:15—16:00，区块链技术社区——链客区块链技术社区将联合北京交通广播FM103.9从零开始为大众科普解码区块链技术，蜻蜓FM及北京广播网同期进行全球直播。首期做客嘉宾为链客区块链技术社区创始人郄建军和百度区块链产品负责人于雅楠。[2019/12/11]

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。

动态 | 币安科普MimbleWimble算法:币安官方推特今日发布隐私算法Mimblewimble的科普贴，在下方留言区大量网友留言猜测是否是基于 Mimblewimble算法的隐私币Grin或者Beam即将登陆币安交易所，其中猜测Grin的呼声更高。[2019/9/2]

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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