העיקרון הזה, שנכלל בעמודה 'קיימות' של Google Cloud Well-Architected Framework, מספק המלצות שיעזרו לכם למדוד ולשפר באופן מתמשך את הקיימות של עומסי העבודה ב- Google Cloud.
סקירה כללית של העקרונות
כדי לוודא שעומסי העבודה בענן ממשיכים להיות ברי-קיימא, אתם צריכים מדדים מדויקים ושקופים. מדדים שניתן לאמת מאפשרים לכם לתרגם את יעדי הקיימות לפעולות. לכל משאב שאתם יוצרים בענן יש טביעת רגל פחמנית משויכת. כדי לבנות ולתחזק ארכיטקטורות ענן בנות-קיימא, אתם צריכים לשלב את מדידת נתוני הפחמן בלולאת המשוב התפעולית שלכם.
ההמלצות שבקטע הזה מספקות מסגרת לשימוש בטביעת הרגל הפחמנית כדי לכמת את פליטות הפחמן, לזהות אזורים שבהם פליטת הפחמן גבוהה, ליישם אופטימיזציות ממוקדות של עומסי עבודה ולאמת את התוצאות של מאמצי האופטימיזציה. המסגרת הזו מאפשרת לכם להתאים ביעילות את יעדי האופטימיזציה של העלויות ליעדים של צמצום פליטת הפחמן שאפשר לאמת.
המתודולוגיה לדיווח על טביעת הרגל הפחמנית
הדוח על טביעת הרגל הפחמנית מספק נתונים שקופים, ניתנים לביקורת ותואמים לסטנדרטים גלובליים לגבי הפליטות שקשורות לשימוש ב-Cloud. הדוח עומד בתקנים בינלאומיים, בעיקר בפרוטוקול גזי החממה (GHG) לדיווח ולחישוב של פליטות פחמן. בדוח על טביעת הרגל הפחמנית נעשה שימוש בשיטות חישוב שמבוססות על מיקום ועל שוק. חישוב שמבוסס על מיקום מתבסס על פקטור הפליטות של הרשת המקומית. חישוב שמבוסס על שוק מתבסס על רכישות של אנרגיה נטולת פחמן (CFE) ש-Google מבצעת. הגישה הכפולה הזו עוזרת להבין את ההשפעה של עומסי העבודה ב- Google Cloudעל הרשת הפיזית ואת היתרונות של הפחתת פליטות הפחמן.
במאמר מתודולוגיה לדיווח על טביעת רגל פחמנית אפשר לקרוא מידע נוסף על האופן שבו הדוח בנושא טביעת רגל פחמנית מוכן, כולל מקורות הנתונים שבהם נעשה שימוש, הכללות של היקף 3 ומודל ההקצאה ללקוחות.
המלצות
כדי להשתמש במדידת פליטת פחמן לשיפור מתמיד, כדאי לעיין בהמלצות שבקטעים הבאים. ההמלצות מובנות כשלבים של התפתחות להטמעה של פעולות ענן בנות קיימא:
- שלב 1: קביעת נקודת התחלה
- שלב 2: זיהוי אזורים חמים
- שלב 3: הטמעת אופטימיזציה ממוקדת
- שלב 4: הטמעת שיטות עבודה ודיווחים בנושא קיימות
שלב 1: קביעת נתון בסיסי
בשלב הזה מגדירים את הכלים הדרושים ומוודאים שהנתונים נגישים ומשולבים בצורה נכונה.
- הענקת הרשאות: מעניקים הרשאות לצוותים כמו FinOps, SecOps וצוות הנדסת הפלטפורמה כדי שיוכלו לגשת ללוח הבקרה של טביעת הרגל הפחמנית במסוף Google Cloud . נותנים את התפקיד 'צפייה בטביעת רגל פחמנית' (
roles/billing.carbonViewer) ב-Identity and Access Management (IAM) לחשבון לחיוב המתאים. - אוטומציה של ייצוא נתונים: אפשר להגדיר ייצוא אוטומטי של נתוני טביעת רגל פחמנית ל-BigQuery. הנתונים המיוצאים מאפשרים לכם לבצע ניתוח מעמיק, ליצור קורלציה בין נתוני פליטת פחמן לבין נתוני עלות ושימוש, ולהפיק דוחות בהתאמה אישית.
- הגדרת מדדי ביצועים מרכזיים (KPI) שקשורים לפחמן: קובעים מדדים שמקשרים בין פליטת פחמן לבין ערך עסקי. לדוגמה, שיעור פליטת הפחמן הוא מדד למספר הקילוגרמים של שווי ערך לפחמן דו-חמצני (2CO) לכל לקוח, עסקה או יחידת הכנסה.
שלב 2: זיהוי נקודות חמות של פליטת פחמן
כדי לזהות את התחומים עם ההשפעה הסביבתית הגדולה ביותר, צריך לנתח את הנתונים המפורטים בדוח על טביעת רגל פחמנית. כדי לבצע את הניתוח הזה, צריך להשתמש בטכניקות הבאות:
- קביעת סדר עדיפויות לפי היקף: כדי לזהות במהירות את הגורמים הגדולים ביותר לפליטת פחמן ברוטו, מנתחים את הנתונים בלוח הבקרה לפי פרויקט, אזור ושירות.
- שימוש בחשבונאות כפולה: כשמעריכים את ההשפעה הפחמנית באזור מסוים, צריך לקחת בחשבון גם את הפליטות מבוססות-מיקום (ההשפעה הסביבתית של רשת החשמל המקומית) וגם את הפליטות מבוססות-שוק (היתרון של ההשקעות של Google באנרגיה נטולת פליטות פחמן).
- השוואה לעלויות: אפשר לשלב את נתוני הפחמן ב-BigQuery עם נתוני החיוב, ולהעריך את ההשפעה של פעולות האופטימיזציה על הקיימות ועל העלויות. עלות גבוהה יכולה להיות קשורה לעיתים קרובות לפליטות פחמן גבוהות.
- הוספת הערות לנתונים כדי למדוד את התשואה על המאמץ (ROE): מוסיפים הערות לנתוני הפחמן ב-BigQuery עם אירועים ספציפיים, כמו התאמת גודל של משאב או הוצאה משימוש של שירות גדול. ההערות מאפשרות לכם לשייך את הירידה בפליטות הפחמן ובעלויות לפעולות אופטימיזציה ספציפיות, כדי שתוכלו למדוד ולהציג את התוצאה של כל פעולה.
שלב 3: הטמעה של אופטימיזציה ממוקדת
זהו שלב ההטמעה של פעולות ענן שמתבססות על עקרונות של קיימות. כדי לבצע אופטימיזציה של משאבים ספציפיים שזיהיתם כגורמים משמעותיים לעלויות ולפליטות פחמן, כדאי להשתמש בשיטות הבאות:
- הוצאה משימוש של פרויקטים שאינם בשימוש: כדאי לבדוק באופן קבוע את שירות ההמלצות לזיהוי פרויקטים שאינם בשימוש שמשולב עם נתוני טביעת הרגל הפחמנית. כדי להשיג הפחתה מיידית ומוכחת בפליטת הפחמן ובעלויות, כדאי להגדיר אוטומציה של הבדיקה וההסרה של פרויקטים שאינם בשימוש.
- התאמת גודל המשאבים: כדי להתאים את קיבולת המשאבים שהוקצו לשימוש בפועל, אפשר להשתמש בהמלצות של Active Assist להתאמת גודל המשאבים, כמו המלצות לסוגי מכונות למכונות וירטואליות של Compute Engine. למשימות עתירות-מחשוב ולעומסי עבודה של AI, מומלץ להשתמש בסוגי המכונות ובמודלים של AI הכי יעילים.
- אימוץ תזמון שמודע לפליטת פחמן: לעומסי עבודה של אצווה שלא רגישים לזמן, כדאי לשלב נתונים אזוריים של CFE בלוגיקה של התזמון. כשזה אפשרי, כדאי להגביל את היצירה של משאבים חדשים לאזורים דלי-פחמן באמצעות המגבלה resource locations בשירות של מדיניות הארגון.
- צמצום התפשטות הנתונים: כדאי להטמיע מדיניות משילות מידע (data governance) כדי לוודא שנתונים שניגשים אליהם לעיתים רחוקות מועברים לסוג אחסון (storage class) בשימוש נדיר (cold storage) מתאים (Nearline, Coldline או Archive) או נמחקים לצמיתות. האסטרטגיה הזו עוזרת לצמצם את עלויות האנרגיה של משאבי האחסון.
- שיפור קוד האפליקציה: תיקון חוסר יעילות ברמת הקוד שגורם לשימוש מוגזם במשאבים או לחישובים מיותרים.
למידע נוסף, קראו את המאמרים הבאים:
- שימוש באזורים שצורכים אנרגיה דלת-פחמן
- אופטימיזציה של עומסי עבודה של AI ו-ML
- אופטימיזציה של השימוש במשאבים
- פיתוח תוכנה חסכונית באנרגיה
- אופטימיזציה של נתונים ואחסון לצורך קיימות
שלב 4: הטמעת שיטות עבודה ודיווח בנושא קיימות
בשלב הזה, מטמיעים את מדידת פליטת הפחמן במסגרת הניהול. הגישה הזו עוזרת לוודא שלארגון יש את היכולות ואת אמצעי הבקרה שנדרשים לשיפורים מתמשכים בתחום הקיימות ולדיווח שניתן לאימות.
- הטמעה של GreenOpsGreenOps: הקמת צוות או קבוצת עבודה רשמיים של GreenOps כדי לשלב את נתוני טביעת הרגל הפחמנית עם נתוני החיוב ב-Cloud. הפונקציה הזו צריכה להגדיר אחריות ליעדים של צמצום פליטת הפחמן בפרויקטים, להתאים את האופטימיזציה של העלויות ליעדי הקיימות וליישם דיווח למעקב אחר יעילות הפחמן ביחס להוצאות.
- שימוש בנתוני טביעת רגל פחמנית לצורך דיווח ועמידה בדרישות: אפשר להשתמש בנתוני טביעת רגל פחמנית מאומתים שניתנים לביקורת ב-BigQuery כדי ליצור גילוי נאות רשמי בנושאים סביבתיים, חברתיים וממשלתיים (ESG). הגישה הזו מאפשרת לכם לעמוד בדרישות של בעלי העניין לשקיפות, ועוזרת להבטיח עמידה בתקנות מחייבות ומרצון.
- השקעה בהדרכה ובהעלאת המודעות: הטמעת הדרכה חובה בנושא קיימות לצוותים טכניים ולא טכניים רלוונטיים. הצוותים צריכים לדעת איך לגשת לנתוני טביעת הרגל הפחמנית ולפרש אותם, ואיך ליישם את המלצות האופטימיזציה בתהליכי העבודה היומיומיים ובבחירות העיצוביות שלהם. מידע נוסף זמין במאמר הדרכה בנושא קיימות לפי תפקיד.
- הגדרת דרישות פחמן: שילוב מדדים של פליטות פחמן כדרישות לא פונקציונליות (NFR) בקריטריונים לקבלת האפליקציה לפריסות חדשות. השיטה הזו עוזרת לאדריכלים ולמפתחים לתעדף אפשרויות עיצוב דל-פחמן כבר מההתחלה של מחזור החיים של פיתוח האפליקציה.
- אוטומציה של GreenOps: אפשר להשתמש בסקריפטים, בתבניות ובצינורות עיבוד נתונים של IaC (תשתית כקוד) כדי להטמיע המלצות של Active Assist באופן אוטומטי. כך אפשר לוודא שהצוותים מיישמים את ההמלצות באופן עקבי ומהיר בכל הארגון.