III. MATHEMATICAL ANALYSISWe conduc

III. MATHEMATICAL ANALYSISWe conduct simple mathematical analysis to provide preliminary insights into the performance gain of the optimalpredictive repair over the conventional reactive repair in alarge-scale storage cluster.General formulation: We first provide a general formulationthat addresses the performance of both reactive and predictiverepair strategies in both scattered and hot-standby repair scenarios, and later extend the formulation for different scenarios.Let M be the total number of nodes in a storage cluster andU be the total amount of chunks of the STF node that arerepaired. Let x be the amount of chunks being repaired bymigration; hence, U Ux is the amount of chunks being repairedby reconstruction.

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III。数学分析 我们进行简单的数学分析，为客户提供售前？liminary分析上市公司最佳的性能增益 预测维修在比传统的无功修 大规模存储集群。 一般配方：我们首先提供一个笼统的提法 是地址被动性和预测性的表现 在这两个散热备份修复SCE narios修复策略，后来又延长了配方不同的场景？ 设M是节点的在存储簇的总数和 ü是是在STF节点的组块的总量 修复。令x是由正在修复块的量 的迁移; 因此，U UX是组块的正在修复的量 通过重建。

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三. 数学分析 我们进行简单的数学分析，以提供对最佳性能增益的初步见解 预测性修复超过传统的反应性修复 大型存储群集。 一般配方：我们首先提供一般配方 解决反应和预测的性能 在分散和热备用维修方案中执行维修策略，然后针对不同的方案扩展配方。 让 M 成为存储群集中的节点总数， U 是 STF 节点的块的总数 修复。让 x 成为正在修复的块数 迁移;因此，U Ux 是正在修复的块数 重建。

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三、数学分析 我们进行简单的数学分析，以初步了解最佳 预测性修复优于传统的反应性修复 大型存储群集。 一般公式：我们首先提供一般公式 解决了反应性和预测性的性能问题 在分散维修和热备维修两种情况下的维修策略，以及以后针对不同情况的扩展公式。 设M为存储群集中的节点总数，并且 U是STF节点中 修复。设x为正在修复的块的数量 迁移；因此，Ux是正在修复的块的数量 通过重建。

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