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 | 区块链技术入选科普杂志《科学美国人》2019十大突破性技术榜单:据新浪网今日新闻报道，美国科普杂志《科学美国人》公布 2019 十大突破性技术榜单。区块链技术因在保障食品安全中的作用而上榜。 入选榜单具体原因：区块链技术的发展应用将显著改善食品污染源数据追踪的困境。利用区块链云端系统，食品制造商可以依次在计算机储存各类过程的信息。[2019/9/29]
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 | 浙江卫视节目科普支付宝区块链防伪溯源产品:昨日，在浙江卫视播出的科普综艺栏目《智造将来》现场，支付宝首次展示了支付宝区块链防伪溯源产品，以接地气的方式公开向大众展示区块链在生活中的应用。[2019/3/4]
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。
双电厂的独立电源，防止一个电厂故障，有足够的冗余。
声音 | 火星人朋友圈科普RAM:火星人在朋友圈发文称，“什么是RAM？简单来说就是EOS这个国家的土地，所有的经济行为都离不开土地。只要EOS的BP们能投票形成一个稳定的供给预期，并且不改变目前的Bancor算法，那么RAM后续的价格有可能会像北上广深的房价走势。房价下跌不行，房价过快上涨也不行，EOS的生态越来越像某国了，真有意思。”[2018/7/6]
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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