编者按：本文主要取材于 David Aronchick 在 2023 年巴黎 Filecoin Unleashed 大会上的演讲。David 是Expanso的首席执行官，也是协议实验室（Protocol Labs）的前数据计算负责人，该实验室负责Bacalhau项目的启动。本文仅代表原创内容创作者的独立观点，并已获得重新发布的许可。
据IDC称，截至 2025 年，全球存储的数据量将超过 175 ZB。这是一个庞大的数据量，相当于 175 万亿个 1 GB 的 U 盘。这些数据大部分在 2020 年至 2025 年之间产生，预计复合年增长率为 61% 。
DeFi借贷协议FilDA全新升级，支持多链运行:据官方消息，DeFi借贷协议FilDA已于今日20时，开启FilDA 2.0计划DAO提案投票。提案详细规划了FilDA 2.0发展重点，包括开启多链运行，扩展资产种类，支持信用贷款等内容。
?FilDA是基于HECO网络的借贷项目，存借款总额高峰值突破21亿美元。[2021/11/5 21:28:45]
如今，快速增长的数据圈出现了两大挑战：
移动数据既缓慢又昂贵。若您试图以目前的带宽下载 175 ZB 的数据，大约需要 18 亿年。
合规任务繁重。全球有数百种与数据相关的管理规定，使得跨司法管辖区的合规任务几乎不可能完成。
网络增长乏力和监管限制的综合结果是，近 68% 的机构数据处于闲置状态。正因如此，将计算资源转移至数据存储地（广义上称之为 compute-over-data ，即“数据计算”）而不是将数据转移至计算地变得尤为重要，Bacalhau 等数据计算（CoD）平台正在为此而努力。
Filecoin网络当前全网有效算力为12.425EiB:金色财经报道，Filfox浏览器数据显示，Filecoin网络当前区块高度为1199167，全网有效算力为12.425EiB，总质押量约为1.1836亿枚FIL，活跃矿工数为3395个，每区块奖励为23.5769FIL，近24小时产出334630枚FIL，24小时平均挖矿收益为0.0258FIL/TiB，目前FIL流通量为183697443。当前销毁28415982枚FIL。[2021/10/15 20:31:47]
在接下来的章节中，我们将简要介绍：
当下的机构如何处理数据。
提出基于“数据计算”的替代解决方案。
最后，假设分布式计算为何重要。
目前，机构应对数据处理挑战的方式主要有以下三种方式，但均不理想。
Gemini联合创始人：下一代平台将基于以太坊，并在Filecoin上存储数据:Gemini联合创始人Cameron Winklevoss今日发推文称，下一代的平台将建立在以太坊上，并在Filecoin网络上存储数据。服务将以ETH和FIL支付，并且随着需求的增加，这些代币的价值也将增加。这些是去中心化web或web 3.0的基础构成要素。[2021/1/14 16:06:29]
最常见的方法是使用集中式系统进行大规模数据处理。我们经常看到机构将 Adobe Spark、Hadoop、Databricks、Kubernetes、Kafka、Ray 等计算框架结合起来使用，形成一个连接到集中式 API 服务器的集群系统网络。然而，这些系统无法有效解决网络违规问题以及其他有关数据移动性的监管问题。
这在一定程度上导致机构因数据泄露而遭受数十亿美元的管理罚款和处罚。
Filecoin测试网当前总质押量约为 891 万枚FIL:据IPFS100.com报道，filfox浏览器数据显示，Filecoin测试网当前区块高度为107699，全网有效算力为381.75 PiB，总质押量约为891万枚FIL，活跃矿工数为444个，每区块奖励为13.3476FIL，近24小时产出量为17021FIL，24小时平均挖矿收益为0.44FIL/TiB；
目前有效算力排名前三的分别为：t01248（智合云zh）以 23.30 PiB暂居第一，t02775（STCloud-Linden）以 20.21 PiB位居第二，t09037（SeedPlan-Saturn）以 19.02 PiB位居第三。[2020/10/1]
另一种方法是让开发人员建设定制的协调系统，该系统应具备机构所需的认知度和稳健性。这种方法很新颖，但由于过度依赖少数人来维护和运行系统，往往面临失败风险。
动态 | 想象力基金、联创资本战略投资Filenet:1月14日，想象力基金、联创资本宣布战略投资Filenet，并与科银资本、智胜资本、星际资本等共同参与Filenet打包节点竞选计划。据悉，Filenet是主网上线的分布式存储应用公链，也是率先采用DPOS+POC共识机制的分布式存储应用公链。[2020/1/14]
令人惊讶的是，大多数情况下，机构对其数据无所作为。例如，一个城市每天可以从监控录像中收集大量数据，但由于成本高昂，这些数据仅支持在本地机器上查看，既不能归档，也不能处理。
数据处理痛点主要有两种解决方案。
解决方案一：开源数据计算平台
开发人员可以使用开源分布式数据平台进行计算，而不是使用前文提到的定制协调系统。因为该平台开源且可扩展，机构只需构建所需的组件即可。这种设置可满足多云、多计算、非数据中心的应用场景，并能驾驭复杂的监管环境。重要的是，开源社区的访问权限不再依赖于一个或多个开发人员进行系统维护，从而降低了发生故障的可能性。
在 Bacalhau 和 Lilypad 等先进计算项目的帮助下，开发人员可以更进一步，不仅在解决方案一中提到的开源数据平台上构建系统，还可以在 Filecoin 网络等真正的分布式数据协议上构建系统。
解决方案二：分布式数据计算协议
这意味着机构可以使用分布式协议，这些协议懂得如何以更精细的方式协调和描述用户问题，从而解锁紧邻数据生成和存储位置的计算区域。这种从数据中心到分布式协议的转换可以在理想情况下进行，且仅需对数据科学家的经验做出少量改动。
通过在 Filecoin 网络等分布式协议上进行部署，我们的愿景是用户可以访问同一网络上分布在不同地区的数百（或数千台）机器，并遵循与其他机器相同的协议规则。这本质上为数据科学家打开了一个充满选择的海洋，因为他们可以请求网络：
选择世界上任何地方的数据集。
遵循任何治理结构，无论是 HIPAA、GDPR 还是 FISMA。
尽可能以最低廉的价格运行。
胡安三角|解码缩略语：FHE（完全同态加密），MPC（多方计算），TEE（可信执行环境），ZKP（零知识证明）
说起选择最大化的概念，就不得不提“胡安三角（Juans triangle）”，该术语是在 Protocol Labs 的创始人Juan Benet 解释为何不同用例（在未来）会有不同的分布式计算网络来支持时创造的。
胡安三角提出，计算网络通常需要在隐私、可验证性和性能这三者之间进行权衡，传统的“一刀切”方法很难适用于每种使用情况。相反，分布式协议的模块化特性使不同的分布式网络（或子网络）能够满足不同的用户需求——无论是隐私、可验证性还是性能。最终，我们将根据自己认为重要的因素进行优化。届时，将有许多方服务提供者（如三角形内方框所示）填补这些空白，并使分布式计算成为现实。
总而言之，数据处理是一个复杂的问题，需要开箱即用的解决方案。利用开源数据计算来替代传统的集中式系统是很好的第一步。最终，在 Filecoin 网络等分布式协议上部署计算平台，可以根据用户的个性化需求自由配置计算资源，这在大数据和人工智能时代至关重要。
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