原文来源：Filecoin Network
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% 。
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。
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。
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。
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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