B站崩溃，IPFS如何解决数据存储之痛?-技术圈

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可以预见，在我国加强新基建力度、人工智能和万物联网高速发展的历史潮流下，大数据需要一种安全的存储方式，也因此，IPFS及其配套产品、服务将会拥有一个越来越广阔的市场。

B站服务器突然宕机

七月十三日晚上，“b站崩盘”冲上微博热搜第三名。新闻称，B站疑似发生服务器宕机事故，页面提示称“非常抱歉，该页面暂时无法访问”。除了网站和移动端显示加载错误之外，B站出品的轻视频、剪辑软件等均无法打开，显示页面加载出错。

在经过B站崩完，一时间承载不了庞大访问量的A站也崩了。豆瓣、晋江更是紧随其后。多个app齐崩，官方给出的回应是部分服务器机房发生故障，同时多个站点出现问题，大概率是与站点没有关系，应该是和云服务器有关。在经过短暂的排除修复之后，造成崩盘的原因应该就是短时间大量重复访问和数据承载量不足的影响。

IPFS 实现存储“广撒网”

以HTTP为代表的中心化存储最常见的弊端就是，网络集中式访问流量爆棚就容易导致服务器崩溃，页面丢失，并且此类事件层出不穷。

一般来说，造成“宕机事故”的4大原因为运行环境问题、服务器性能问题、复制问题或者数据丢失或损坏。那么其中的运行环境问题的大头磁盘空间耗尽与数据损坏丢失问题都可以通过高承载量、安全稳定的去中心化存储项目——IPFS来解决。

IPFS是用区块链技术打造的一个具有可信任、可溯源、不可篡改等优点的去中心化存储协议，分布式的存储形式不会因为部分存储设备毁坏而丢失数据，存储“广撒网”，安全可靠，并且数据可以实现永久存储。

更重要的是，除了解决数据存储空间的高需求量问题之外，IPFS的出现更大的意义是为了在互联网世界中找到一种更好的方式，能够捍卫用户应有的权益,比如：用户的个人信息应该得到保护。

IPFS实现用户隐私“零泄露”

7月4日晚间，一则《关于下架 “滴滴出行” App的通报》的消息迅速引爆舆论。

吃瓜之余，对于事件背后更值得关注的是，原通告上白纸黑字的写着：“滴滴出行APP”违法违规收集使用个人信息问题。

为什么国家相关部门把安全监管的板子首先打在滴滴等公司身上？这是因为以滴滴为代表的这些互联网平台公司手中掌握了巨量的数据资源。其实早在滴滴之前，6月26日，工信部就通报，截至6月21日，APP侵害用户权益专项整治行动共检查117万款APP，对4002款违规APP提出了整改要求，公开通报1248款整改不到位的APP，组织下架329款拒不整改的APP。这些APP主要是在违规收集个人信息、违规使用个人信息、频繁向用户骚扰索权、欺骗诱导用户跳转页面四个方面，严重损害了用户的权益，侵犯了用户的数据隐私。

从宏观层面上看，数据安全相关法律在持续不断地完善中。例如，6月10日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议表决通过《中华人民共和国数据安全法》，将于2021年9月1日起施行。

然而，就目前来说，以国内的数据保护相关法律还不足以保护个人信息的隐私安全，很多时候只能起到事后追责的作用。在仅依靠法律手段无法完全避免数据被违规使用甚至泄露的情况下，是否还可以通过其他手段，来共同解决隐私安全问题？

在这样的背景下，解决数据激增、存储空间需求暴涨问题的IPFS也被认为是解决用户隐私问题的最佳利器之一。

IPFS如何提供完美解决方案

当我们把一个文件存放到IPFS上时，IPFS会自动把这份文件存储到足够多的、分布全球的存储节点。这样就最大程度的实现了数据存储的去中心化，没有一台机器可以单独的掌握完整的数据。同时，这样的存储模式也可以有效防止数据损坏或丢失，一个存储节点的数据碎片丢失，在其他存储节点那里仍然可以找到其他的副本，这样就能最大限度的避免由于存储硬件的故障而导致的数据丢失，用户的数据存储更加稳定安全。

更重要的是，如果数据被篡改或损坏，IPFS系统会自动检测到。今天，各种各样的云存储提供商都没有将其用户的数据进行加密保护。即使有一些提供商增加了静态加密功能，也只是通过控制用户的加密密钥来实现的，而不是创建真正的“不知情”隐秘存储系统，这意味着客户数据可能会被黑客或其他攻击者盗用并泄露或出售，是非常危险的。用户（或他们使用的应用程序）应在将数据提供给这些云存储提供商之前就对他们的数据进行加密，而不管这些数据是否集中。

存放到IPFS的数据几乎不可能被竞争对手窃取，除了将数据进行分散式存储之外，IPFS对每一份数据文件都会进行加密，只有用密钥才能打开进行访问，而这个密钥只有用户一人拥有。黑客或者攻击者就算能够盗窃到数据，也会由于没有密钥而无法了解到其中的内容。

日渐普遍的移动设备、传感器和“智能”机器都在数字化地跟踪人们的数据，解决个人信息安全问题已刻不容缓。可以说，IPFS的存储方式开创了一种全新的安全模式，对所有的内容都进行加密，有效保证了数据的安全，保护了用户的隐私权，十分适用于解决大数据技术的存储痛点。