本文主要是介绍杉岩数据：MOS对象存储为IPFS打造坚实底座，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
IPFS是InterPlanetary File System（星际文件系统）的简称，是一个旨在创建持久且分布式存储和共享文件的网络传输协议。IPFS网络中的节点构成了一个分布式文件系统，它为用户提供了一个支持部署和写入的平台，同时能够支持大文件的分发和版本管理。
IPFS试图解决什么问题？
IPFS是对中心化存储的一种补充，具有去中心化、数据不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明的特点。其目标是通过建立对等的分布式文件系统，为数据存储服务的需求者提供一个高吞吐量、按内容寻址的块存储模型，及与内容相关的超链接。分布式内容传递可以节约带宽，和防止HTTP可能遇到的DDoS攻击。
相较于中心化存储（基于HTTP构建的云存储），IPFS解决了下载速度慢、存储成本高、修复能力不足以及数据隐私安全等问题，且不存在单点故障，网络节点之间不需要相互信任，安全性和可靠性更高。
IPFS如何保证用户数据被安全地存储？
从数据存取的角度来看，IPFS的做法是：文件被用户上传时，会切割成N个加密碎片，分散存储在供应方（矿工）提供的存储空间中，在下载时再合成为完整的源文件；通过一种共识机制（复制证明PoRep和时空证明PoSt）来确保正确的数据在正确的时间被有效存储且未被篡改，以保障安全、公开、透明；据此，系统也会得出矿工的实际贡献值，提供对等的报酬。
整体流程大致如下：当用户上传原始数据后，矿工向主链提交交易证明并获取出块权，之后按照规则将数据装入扇区继而封装成标准大小（32GB）的数据块；在封装过程中会进行复制证明并提交给主链，以证明矿工确实保存了用户要求存储的数据；数据封装后，系统会按照数据的存储期限，每隔一段时间（一般是半小时一次）运行时空证明，以证明矿工确实在规定时间内存储了准确的数据。
IPFS需要高度匹配的存储能力
在运行证明的过程中，需要强大的算力支撑，这既包括对原始数据的封装处理、对证明数据的高效运算，还包括对封装数据的及时写入、对证明数据的检索抽取。这对存储也提出了严苛的要求，主要特点如下。
超大容量
IPFS要求数据持续可读，历史数据永久保存。一般周数据增量为PB级，年增量可达百PB级甚至EB级。
高吞吐
IPFS写入模型是大文件并发写入，存储集群至少要提供100Gbps以上的吞吐量，以保证封装数据的写入效率。
随机读
在时空证明阶段，每天完成一次全量证明（分48次进行，每半小时就要完成一个SHARD的证明），均是小数据块随机读，要求存储提供极高的随机读取效率。
高效运维
数百PB甚至EB级的海量空间，必然由大规模集群来支撑，高效运维、降低人力成本同样是刚需。
兼顾安全与低成本
除了IPFS原有的哈希去重和加密算法，存储集群也需要提供低成本的安全保护策略。业内厂商多采用高性价比的纠删码方案，在保证数据高可用的同时，尽可能降低总体成本。
MOS对象存储为IPFS打造坚实底座
从前文的描述中不难看出，选择合适的存储底座无疑能给IPFS带来强有力支撑。杉岩MOS对象存储凭借海量、高性能、智能化、低成本等优势，为IPFS场景提供了极佳的存储底座。
EB级弹性扩展，300 Gbps吞吐能力
MOS可提供单一命名空间的EB级资源池，以及超过300 Gbps的吞吐能力；由于计算与存储分离，存储集群可独立扩展，灵活响应业务变化。
空间利用率超90%，成本节约超过50%
为了满足数据高可用和低成本的要求，MOS采用22+2的纠删码技术，将空间利用率提升到了90%以上，相较于3副本策略，硬件成本缩减超过50%。
15秒读完一个Partition
针对IPFS高频随机读的特点，MOS也进行了性能优化，可将数百次随机读请求合并为一个请求，将读取效率提升了数倍，每15秒即可读完一个Partition。
管理超大规模集群仅需1-2人
MOS提供可视化管理和智能化运维，故障自动监测和即时申报；通过多故障域隔离和智能DNS分配技术，帮助运维人员轻松管控超大规模集群，在提升数据可靠性的同时降低运维复杂度，节省人力成本。
“工欲善其事，必先利其器。”IPFS需要强大的云算力，除了部署强大的算力集群，选好存储同样重要。杉岩已顺利交付IPFS项目，实践证明，MOS对象存储值得这份信赖。
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