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@kaizen_nagoya(Dr. Kiyoshi Ogawa)

AUTOSAR 846 AP, Figure 7.3: Simple Multi-Binding intra AP example using PlantUML by ChatGPT

Posted at

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 7.3: Simple Multi-Binding intra AP example

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 7.3: Simple Multi-Binding intra AP example 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:

AUTOSAR Adaptive Platform の仕様書「Explanation of ara::com API」（R24-11）の Figure 7.3: Simple Multi-Binding intra AP example を PlantUML で表現する方法についてご案内します。
図の概要
Figure 7.3 は、同一 Adaptive Platform 内で複数の通信バインディングを使用するシンプルな構成を示しています。具体的には、以下の要素が含まれます：
Service Provider と Service Consumer が同一 ECU 内で通信
複数のバインディング（例：TCP、UDP、Shared Memory など）を使用
Proxy と Skeleton がそれぞれのバインディングに対応
Transport Layer が Proxy と Skeleton の間で異なる色で示されている
PlantUML での表現例
以下の PlantUML コードは、上記の構成を再現するものです：

図の特徴
ECU 内の構成：Service Provider と Service Consumer が同一 ECU 内に配置されています。
複数のバインディング：TCP と UDP の 2 種類のバインディングを使用しています。
Proxy と Skeleton：それぞれのバインディングに対応する Proxy と Skeleton が配置されています。
Transport Layer の表現：Proxy と Skeleton の間に Transport Layer を示すノートを追加しています。
応用
バインディングの追加：他のバインディング（例：Shared Memory）を追加する場合、同様の構成で Proxy と Skeleton を追加し、接続を設定してください。
色のカスタマイズ：Transport Layer の色を変更することで、異なるバインディングを視覚的に区別できます。
この PlantUML コードを使用することで、Figure 7.3 の構成を視覚的に再現できます。必要に応じて、さらに詳細な要素や接続を追加することも可能です。

一つのECUに２つのara::com Appがある図にしてください。Service　Registry/Discoveryも同じECU内にあり、FindService(ServiceType, AnyInstance)　returns Handle1, Handle2の矢印をご記述ください。

ChatGPT:

了解です。ご要望に合わせて 1台のECU内に2つの ara::com アプリと Service Registry/Discovery を配置し、FindService(ServiceType, AnyInstance) が Handle1, Handle2 を返す矢印も描画した PlantUML を作りました。

ポイント
ECU 内に ara::com App を 2 つ配置
AppA1, AppA2
Service Registry/Discovery を同じ ECU 内に配置
SRD
FindService の呼び出しと返り値を矢印で表現
returns Handle1, Handle2 と注記で示す
全て ECU 内で完結
ネットワークや Switch は含まれません（intra-ECU の例）
希望であれば、Proxy / Skeleton と TCP/UDP マルチバインディングも組み込んだ intra-ECU 図に進化させることもできます。作りますか？

ara::COM appの一つにはClient　ImplementationとService Proxyからなる構成要素と、Service
ImplementationとService Skeletonからなり構成要素があり、もう一つのara::COM appには、Service
ImplementationとService Skeletonからなり構成要素だけがある構成にしてください。Service Skeletonは、Service Proxyだけとつないでください。

ChatGPT:

なるほど、整理するとこういう構成ですね：
ECU1 内に 2 つの ara::com App
AppA1（Client + Provider）
Client Implementation → Service Proxy
Service Implementation → Service Skeleton
Service Skeleton は Service Proxy のみと接続
AppA2（Providerのみ）
Service Implementation → Service Skeleton
Skeleton は AppA1 の Service Proxy と接続
この条件を満たす PlantUML は以下の通りです：

図のポイント
AppA1 は Client + Provider の構成
Client → Service Proxy
Service Impl → Skeleton → Proxy
AppA2 は Provider のみ
Service Impl → Skeleton → AppA1 の Proxy に接続
これで intra-ECU でマルチバインディングのように通信可能
Service Skeleton は Proxy のみと接続
AppA1/Skeleton → AppA1/Proxy
AppA2/Skeleton → AppA1/Proxy
必要であれば、FindService(ServiceType, AnyInstance) → Handle1, Handle2 の矢印も追加して、Service Discovery の流れまで表現したバージョンを作ることも可能です。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。

ara::com App内のService Skeletonから　Service Registry/Discoveryに、FindService(ServiceType, AnyInstance)　returns Handle1, Handle2の矢印をご記述ください。

ChatGPT:

了解です。ご要望に合わせて、ECU内の2つのara::com App構成に、Service Skeleton から Service Registry/Discovery (SRD) への FindService(ServiceType, AnyInstance) の呼び出し矢印（returns Handle1, Handle2）を追加したPlantUMLを作成しました。

図のポイント
Service Skeleton から SRD への呼び出しを矢印で表現
FindService(ServiceType, AnyInstance)
返り値 Handle1, Handle2 を注記で示す
Proxy / Skeleton 間の接続は維持
Skeleton → Proxy（AppA1 内および AppA2 → AppA1 Proxy）
ECU内完結の intra-ECU 構成
ネットワークや Switch は不要
希望であれば、この図に Handle1, Handle2 を使った Service Consumer 側の接続矢印 を追加して、Service Discovery の利用フローまで描画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。

この図を構成できるC++とRUSTのソースコードを示してください。

ChatGPT:

了解です。先ほどの ECU内2つのara::com App構成 + Service Skeleton → Service Registry/Discovery (FindService) → Handle1, Handle2 に対応する C++ と Rust の簡易サンプルを示します。
※実運用のARA::Com実装ではAPIやビルド環境が必要ですが、ここでは構造を示す擬似コードです。
C++版（擬似コード）

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

struct ServiceHandle {
    std::string id;
};

class ServiceRegistry {
public:
    std::vector<ServiceHandle> FindService(const std::string& type, bool anyInstance) {
        // 仮に2つのハンドルを返す
        return { {"Handle1"}, {"Handle2"} };
    }
};

class ServiceSkeleton {
    ServiceRegistry& registry;
public:
    ServiceSkeleton(ServiceRegistry& r) : registry(r) {}
    std::vector<ServiceHandle> discover() {
        return registry.FindService("ServiceType", true);
    }
};

class ServiceProxy {
public:
    void call() { std::cout << "Calling service via Proxy\n"; }
};

class ClientImplementation {
    ServiceProxy& proxy;
public:
    ClientImplementation(ServiceProxy& p) : proxy(p) {}
    void useService() { proxy.call(); }
};

class ServiceImplementation {
public:
    void provideService() { std::cout << "Providing service\n"; }
};

int main() {
    ServiceRegistry srd;

    // AppA1
    ServiceProxy proxyA1;
    ServiceSkeleton skeletonA1(srd);
    ClientImplementation clientA1(proxyA1);
    ServiceImplementation serviceA1;

    // AppA2
    ServiceSkeleton skeletonA2(srd);
    ServiceImplementation serviceA2;

    // Service discovery
    auto handles1 = skeletonA1.discover();
    auto handles2 = skeletonA2.discover();

    std::cout << "SkeletonA1 handles: ";
    for(auto& h : handles1) std::cout << h.id << " ";
    std::cout << "\n";

    std::cout << "SkeletonA2 handles: ";
    for(auto& h : handles2) std::cout << h.id << " ";
    std::cout << "\n";

    // Client uses proxy
    clientA1.useService();

    return 0;
}

Rust版（擬似コード）

#[derive(Debug)]
struct ServiceHandle {
    id: &'static str,
}

struct ServiceRegistry;

impl ServiceRegistry {
    fn find_service(&self, _service_type: &str, _any_instance: bool) -> Vec<ServiceHandle> {
        vec![ServiceHandle { id: "Handle1" }, ServiceHandle { id: "Handle2" }]
    }
}

struct ServiceSkeleton<'a> {
    registry: &'a ServiceRegistry,
}

impl<'a> ServiceSkeleton<'a> {
    fn discover(&self) -> Vec<ServiceHandle> {
        self.registry.find_service("ServiceType", true)
    }
}

struct ServiceProxy;

impl ServiceProxy {
    fn call(&self) {
        println!("Calling service via Proxy");
    }
}

struct ClientImplementation<'a> {
    proxy: &'a ServiceProxy,
}

impl<'a> ClientImplementation<'a> {
    fn use_service(&self) {
        self.proxy.call();
    }
}

struct ServiceImplementation;

impl ServiceImplementation {
    fn provide_service(&self) {
        println!("Providing service");
    }
}

fn main() {
    let srd = ServiceRegistry;

    // AppA1
    let proxy_a1 = ServiceProxy;
    let skeleton_a1 = ServiceSkeleton { registry: &srd };
    let client_a1 = ClientImplementation { proxy: &proxy_a1 };
    let service_a1 = ServiceImplementation;

    // AppA2
    let skeleton_a2 = ServiceSkeleton { registry: &srd };
    let service_a2 = ServiceImplementation;

    // Service discovery
    let handles1 = skeleton_a1.discover();
    let handles2 = skeleton_a2.discover();

    println!("SkeletonA1 handles: {:?}", handles1);
    println!("SkeletonA2 handles: {:?}", handles2);

    // Client uses proxy
    client_a1.use_service();
}

ポイント
Service Registry/Discovery (SRD) が Handle を返す構造
Skeleton → SRD → Handle の流れを実装
AppA1: ClientImplementation + ServiceProxy + ServiceSkeleton + ServiceImplementation
AppA2: ServiceSkeleton + ServiceImplementation
ClientImplementation は Proxy 経由でサービスを呼び出す
希望であれば、これに 複数のバインディング（TCP, UDP, Shared Memory）を擬似的に追加して Proxy/Skeleton を接続した形まで拡張した例も作れます。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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91e70fd8caa25076718b

AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3fd7557bac97d1b88f2

記事投稿数、いいね数の目標設定して ChatGPTに聞いてみた。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/019e2ad9c3e45e45854e

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

ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0f469e473a6ed0407daa

DataRobot 風 AI agent Robotをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1ca8ca1dedefaf739d16

ChatGPTの賢い使い方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3

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