AUTOSARは、Classic Platformは、EnterPriseArchitect（ソフト名）のファイルを配付している。
なぜか、より公開側に振ったはずのAdaptive Platrformでは、UML図を配布していない。
AUTOSAR APの図をChatGPTにPlantUMLで書いてもらう企画を考案。
今回は第12回目。
Figure 7.2: Distributed discovery approach
Explanation of ara::com API AUTOSAR 846, R23-11, AP
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c2bbd029f8d9bed641b
で参照している
Explanation of ara::com API
https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R24-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf
AUTOSAR Adaptive Platfrom PlantUML with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fef7700b57419ddf2c2
Si desea leer el código fuente de PlantUML, puede hacerlo seleccionando la solicitud de edición.
If you would like to read the source code of PlantUML, you can do by selecting the edit request.
PlantUMLのソースコードを読みたい方は、編集リクエストを選択するとソースコードが読めます。
CHatGPT
https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R24-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf のFigure 7.2: Distributed discovery approach をPlantUMLで書き直そうと思います。どう書くといいでしょうか。
ChatGPT:
以下の手順で進めると、AUTOSAR AP EXP ARAComAPI R24-11 の Figure 7.2 “Distributed discovery approach” をPlantUMLにきれいに落とし込めます。
（PDFを直接引用せず、図の概念を再現する形です）
- 図の内容を整理
Figure 7.2 は「分散型ディスカバリ」なので、おおよそ以下の要素が含まれています。
複数のECU / ノード
例：ECU1, ECU2 …
Service Provider / Service Consumer
各ECUがサービスを提供または消費
Discovery Mechanism（SOME/IP SDなど）
ネットワーク越しにサービスを発見
Communication Path
双方向または一方向の矢印で通信- PlantUMLコンポーネント図の基本構成
コンポーネント図を選ぶとわかりやすいです。
'3. アレンジのポイント
ECUごとに package
ECU名を枠で囲むことで、分散性を明示。
通信方向
発見要求：Consumer → Network
広告：Provider → Network
役割の違いを強調
色付けしたい場合は skinparam で背景色を変える。
'4. 応用
実際のサービス名やインターフェースIDを知っていれば
[Service Provider A] を [DoorControlProvider] など具体名に変更。
SOME/IP SD を強調するなら
cloud "SOME/IP Service Discovery" とラベル。
まとめ
ECUごとにpackage
Provider/Consumerをcomponent
Discoveryをcloud/actorとして中央に
矢印で要求(→)・通知(←)を明示
これらを押さえれば、Figure 7.2 の分散ディスカバリ構成をPlantUMLでわかりやすく表現できます。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
ECUが３台、Switchがある図に進化してください。サブのジュールがara::comの要素４つその中のMiddleware Impl.と、Service Registory/Discoveryを示してください。
ChatGPT:
以下は、ECUが3台＋スイッチを含み、各ECU内に ara::com の4要素（Application, Middleware Impl., Service Registry, Discovery）を示した PlantUML コンポーネント図の例です。
Middleware Impl. と Service Registry/Discovery を特に明示し、ネットワーク中央にスイッチを配置しています。
図のポイント
ECUごとに package
ECU1〜3 を明確に枠で囲み、それぞれの ara::com サブモジュールを表示。
ara::com の4要素
Application（例として2つずつ）
Middleware Impl.
Service Registry/Discovery
Switch
中央にEthernetスイッチを置き、各ECUの Middleware Impl. から接続。
応用
実際のサービス名やアプリ名がわかっていれば、Application A1 などを具体名に変更。
色分けしたい場合は skinparam component {} 内で BackgroundColor を指定可能です。
このPlantUMLコードをそのままレンダリングすると、3台のECUがスイッチを介して分散ディスカバリを行う構成が一目で分かります。
GPT-5 の Free プランの上限に達しました。
制限が 明日の 0:02 以降. にリセットされるまで、回答では別のモデルが使用されます。
アップグレードする
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
SwitchとECU2, ECU3をつなぎ、ECU２には２個、ECU3には３個Service Provider or Consumer Appを配置してください。
ChatGPT:
了解です。ご要望に合わせて、スイッチを中心にECU2とECU3を接続し、
ECU2: 2つのService App
ECU3: 3つのService App
を配置したPlantUML例を作成しました。ARA::Comサブモジュールも残しています。
ポイント
ECU1は今回スイッチに接続せず、分散ディスカバリの参照用として残してあります（必要に応じて接続可）。
ECU2に2個、ECU3に3個のService Appを配置。
Middleware → Service Registry/Discovery → Switch の順で通信経路を明示。
この構成で、分散ディスカバリの動作イメージをそのまま図化可能。
希望であれば、ECU1もSwitchに接続し、全ECUで相互にService Discovery可能な完全分散版に進化させることもできます。作りますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。それでは、全ECU（ECU1〜3）がスイッチを介して相互にService Discoveryできる完全分散構成に進化させたPlantUMLを作りました。
ECU1: 例として2つのService App配置
ECU2: 2つのService App
ECU3: 3つのService App
全ECUの Middleware が Service Registry/Discovery を経由して Switch に接続
図の特徴
全ECUがSwitch経由で相互に接続
→ 完全分散型ディスカバリを表現。
各ECUにService Appを配置
→ Provider/Consumer両方の役割を持つアプリが明示。
MiddlewareとService Registry/Discoveryを明確に分離
→ 実際のARA::Comアーキテクチャに沿った構成。
希望があれば、この図に Service Provider/Consumerの矢印を個別に描画して、どのアプリがどのサービスを利用しているかまで可視化するバージョンも作れます。
作りますか？
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
SwitchがつながるのはECU1、ECU2、ECU3だけで、中の要素には直接つながないでください。
ChatGPT:
なるほど、了解です。つまり Switch は各 ECU 全体と接続 し、ECU 内のサブモジュール（Middleware や Service Registry/Discovery など）には直接接続しない形ですね。
それに合わせて PlantUML を修正しました。
修正ポイント
Switch は ECU 全体とだけ接続
→ 内部の Middleware や Service Registry には矢印を引かない。
内部のモジュール接続は ECU 内で完結
→ Application → Middleware → Service Registry/Discovery という階層を維持。
分散ディスカバリのイメージは保持
→ Switch は ECU 間の通信経路を示すハブとして表現。
希望に合わせて、Service Provider/Consumer 間の通信矢印も Switch 経由で描画するようにさらに進化させることもできます。
そのバージョンも作りますか？
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59
ChatGPTから学ぶ ３倍褒めて３分の１貶す
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AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
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無料ChatGPTの処理限界
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84683aee26d9f4a28af0
by ChatGPT, with ChatGPT and people opinions.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f00f9b48b25bc231e6
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0f469e473a6ed0407daa
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ChatGPTの賢い使い方
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ChatGPTの弱みをあなたに
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8377be38d3a763e93811
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1b9cb2f9d26308d84791
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cd60426e626ba05e0377
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AI利用業務手引き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f201b292f37dba16e9ef