什麼是Little定律 littles law

任何參與敏捷與看板的人都無法避免little定律（little's law），little定律是乙個等式:

l = λ w

其中變數的意思是：

l =在一段時間內排隊系統中的平均任務或專案數量

λ=在規定的時間間隔內新進入系統的平均任務或專案數量（到達率）

w =任務或專案在整個系統中花費的平均時間

這個等式中文意思是：

「排隊佇列中的專案數」=「新專案到達率」x「任務或專案的平均花費時間」

首先你需要知道排隊系統是什麼？little的定律僅適用於「排隊系統」，這是個必須有進入和有離開的佇列系統。可以是工作流系統，可以是任務系統，可以是生產線。

在軟體開發中，任務或專案也通常指使用者故事，變更請求，錯誤修復等形式。

「l」代表您正在檢查的排隊系統內的專案數。這也稱為「wip」，如「正在進行中」的專案，可以是幾乎任何整數。

「λ」表示進出排隊系統的專案的到達率和離開率。這有時也被稱為「吞吐量」或「進入和/或離開系統的物品的量」，並且有時表示為λ或「a」。

到達率一開始有點令人困惑，但要記住的關鍵是它通常只是一小部分。這是因為您要測量物品進入/離開系統的速率，而不是物品數量或新到貨之間的時間。因此，「λ」總是表示為分數:

λ = (乙個專案) / (時間單位)

例如，如果新專案每20分鐘進入您的佇列，則您的到達率不是20，而是1/20。

最後，「w」是專案在排隊系統中花費的平均時間。這也稱為「提前期」，也可以是任何時間單位。該元素的時間單位需要與「λ」的時間單位相同 - 如果您以天為單位測量到達率，那麼「w」也將以天為單位進行測量，依此類推。

最終意思是：

系統中的專案數 =（進入和退出系統的費率項）x（專案在系統中花費的平均時間）

l = λ w 通過代數轉換為:

w = l / λ

前面說過l是wip， λ可以是吞吐量，因此這個公式變種如下：

lt = wip / 吞吐量

lt =平均交貨時間

wip = 在佇列內的平均任務數（正在進行的工作）

吞吐量 =在定義的時間間隔內離開系統的平均任務數

問題：保持吞吐量不變的假設情況下，如果我們持續增加wip，也就是系統內專案數，交貨時間是否持續增加？

queuing理論指出，隨著利用率增加超過80％，網路速度急劇下降（非線性）。但根據little的定律（給定乙個穩定的系統），如果我們增加wip（提高利用率），則導致時間會線性增加。為什麼little's law沒有顯示交付時間從某一點開始呈指數上公升？