Well-Architected Framework のサステナビリティの柱におけるこの原則では、 Google Cloud Well-Architected Framework でワークロードのサステナビリティを測定し、継続的に改善するうえで役に立つ推奨事項が示されています Google Cloud。
原則の概要
クラウド ワークロードのサステナビリティを維持するには、正確で透明性の高い指標が必要です。検証可能な指標を使用すると、サステナビリティの目標をアクションに変換できます。クラウドで作成するすべてのリソースには、関連するカーボン フットプリントがあります。サステナブルなクラウド アーキテクチャを構築して維持するには、カーボン データの測定を運用フィードバック ループに統合する必要があります。
このセクションの推奨事項は、 Carbon Footprint を使用して二酸化炭素排出量を定量化し、二酸化炭素のホットスポットを特定し、ターゲットを絞った ワークロードの最適化を実装し、最適化の取り組みの結果を検証するためのフレームワークを提供します。 このフレームワークを使用すると、費用最適化の目標を検証可能な二酸化炭素削減目標に効率的に合わせることができます。
Carbon Footprint の報告方法
Carbon Footprint は、クラウド関連の排出量に関する透明性の高い、監査可能な、グローバルに準拠したレポートを提供します。このレポートは、 二酸化炭素排出量の報告と会計に関する 国際基準（主に温室効果ガス（GHG）プロトコル） に準拠しています。Carbon Footprint レポートでは、ロケーション ベースと市場ベースの会計方法が使用されます。ロケーション ベースの会計は、地域の送電網の排出係数に基づいています。市場ベースの会計では、Google によるカーボンフリー エネルギー（CFE）の購入が考慮されます。この二重の アプローチにより、 のワークロードの物理的な送電網への影響と 二酸化炭素排出量の削減効果の両方を Google Cloud把握できます。
使用されるデータソース、スコープ 3 の包含、顧客割り当てモデルなど、Carbon Footprint レポートの作成方法について詳しくは、 Carbon Footprint の報告方法をご覧ください。
推奨事項
継続的な改善に二酸化炭素排出量の測定を使用するには、以下のセクションの推奨事項を検討してください。推奨事項は、設計によるサステナブルなクラウド オペレーションを実装するための成熟度のフェーズとして構成されています。
フェーズ 1: ベースラインを確立する
このフェーズでは、必要なツールを設定し、データにアクセスして正しく統合できるようにします。
- 権限を付与する: Google Cloud コンソールで Carbon Footprint ダッシュボードにアクセスできるように、FinOps、SecOps、
プラットフォーム エンジニアリングなどのチームに権限を付与します。適切な請求先アカウントの
Identity and Access Management（IAM）で、
Carbon Footprint 閲覧者ロール
（
roles/billing.carbonViewer）を付与します。 - データのエクスポートを自動化する: データをエクスポートする前に、 Google Cloud リソース階層（フォルダとプロジェクト） と リソース アノテーション（タグとラベル） がビジネス ユニットの組織を正確に反映していることを確認します。Carbon Footprint データはプロジェクト レベルで集計されるため、排出量を正しく帰属させるには、明確に定義された階層が不可欠です。Carbon Footprint データの BigQuery への 自動エクスポートを構成します。エクスポートされたデータを使用すると、詳細な分析を行い、二酸化炭素排出量データを費用データと使用量データに関連付け、カスタム レポートを作成できます。
- 二酸化炭素排出量に関連する重要業績評価指標（KPI）を定義する: 二酸化炭素排出量をビジネス価値に関連付ける指標を確立します。たとえば、 二酸化炭素排出原単位は、顧客、トランザクション、収益単位あたりの CO2換算 キログラム数を表す指標です。
フェーズ 2: 二酸化炭素のホットスポットを特定する
Carbon Footprint レポートの詳細なデータを分析して、環境への影響が最も大きい分野を特定します。この分析には、次の手法を使用します。
- スコープで優先順位を付ける: 総二酸化炭素排出量が最も多いものをすばやく特定するには、ダッシュボードのデータをプロジェクト、リージョン、サービス別に分析します。
- 二重会計を使用する: リージョンでのカーボン フットプリントを評価する場合は、ロケーション ベースの排出量（地域の電力網の環境への影響）と市場ベースの排出量（Google の CFE 投資のメリット）の両方を考慮します。
- 費用と関連付ける: BigQuery の二酸化炭素排出量データを請求データと結合し、最適化アクションが サステナビリティ と費用の両方に与える影響を評価します。費用と二酸化炭素排出量は多くの場合、同じ傾向を示しますが、費用は最初の指標としてのみ使用できます。たとえば、カーボンフリー エネルギー（CFE）スコアが高い高コストの リージョンでは、ワークロードの費用は高いものの、市場ベースの排出量は低い場合があります。最適化の前提条件は、常に実際のロケーション ベースの指標と市場ベースの指標に基づいて検証してください。
- データにアノテーションを付けて労力に対するリターン（ROE）を測定する: BigQuery の二酸化炭素排出量 データに、リソースの適切なサイズ設定や大規模なサービスの廃止などの特定のイベントのアノテーションを付けます。アノテーションを使用すると、二酸化炭素排出量と費用の削減を特定の最適化イニシアチブに帰属させることができるため、各イニシアチブの結果を測定して示すことができます。
フェーズ 3: ターゲットを絞った最適化を実装する
これは、設計によるサステナブルなクラウド オペレーションを実装するための実行フェーズです。費用と二酸化炭素排出量の大きな要因として特定した特定のリソースを最適化するには、次の戦略を使用します。
- 放置されたプロジェクトを廃止する: IT サービス管理 （ITSM）ワークフローの一環として、 放置されたプロジェクトの Recommender を定期的に確認します。二酸化炭素排出量と費用の削減を即座に検証するには、追跡されたエンジニアリング チケットを使用して、未使用のプロジェクトのレビューと最終的な削除を自動化します。
- リソースのサイズを適切に設定する: Active Assist の適切なサイズ設定のRecommenderを使用して、プロビジョニングされたリソース容量を実際の 使用量に合わせます。 Compute Engine VM のマシンタイプに関する推奨事項などです。 コンピューティング負荷の高いタスクや AI ワークロードには、最も効率的なマシンタイプと AI モデルを使用します。
- 二酸化炭素排出量を考慮したスケジューリングを採用する: 時間が重要でないバッチ ワークロードの場合は、リージョンの CFE データをスケジューリング ロジックに統合します。可能な場合は、組織ポリシー サービスの リソース ロケーションの制約を使用して、新しいリソースの作成を低炭素リージョンに制限します。
- データの拡散を減らす: データガバナンス ポリシーを実装して、 アクセス頻度の低いデータが適切なコールド ストレージ クラス（Nearline、Coldline、Archive）に移行されるか、 完全に削除されるようにします。この戦略は、ストレージ リソースのエネルギー費用を削減するのに役立ちます。
- アプリケーション コードを改善する: リソースの使用量が過剰になったり、不要な計算が発生したりするコードレベルの非効率性を修正します。
詳しくは以下をご覧ください。
- 低炭素エネルギーを消費するリージョンを使用する
- AI と ML のワークロードを最適化する
- リソース使用量を最適化する
- エネルギー効率の高いソフトウェアを開発する
- サステナビリティのためにデータとストレージを最適化する
フェーズ 4: サステナビリティの取り組みと報告を制度化する
このフェーズでは、二酸化炭素排出量の測定をガバナンス フレームワークに組み込みます。このアプローチは、組織がサステナビリティの継続的な改善と検証可能な報告に必要な機能と管理体制を備えていることを保証するのに役立ちます。
- **GreenOps ガバナンスを実装する**: Carbon Footprint データ を Cloud Billing データ と統合するための正式な GreenOps 機能またはワーキング グループを確立します。毎月の BigQuery の二酸化炭素排出量のエクスポートを、 Looker などの既存の FinOps ダッシュボードに直接統合します。二酸化炭素排出量データと費用データを 1 つのインターフェースに表示することで、サステナビリティが標準の運用レビュー サイクルの不可欠な要素になります。この機能では、プロジェクト全体の二酸化炭素排出量削減目標の責任を定義し、費用最適化をサステナビリティの目標に合わせ、支出に対する二酸化炭素排出量の効率を追跡するレポートを実装する必要があります。
- 報告とコンプライアンスに Carbon Footprint データを使用する: BigQuery の検証済みで監査可能な Carbon Footprint データを使用して、正式な環境、社会、ガバナンス（ESG）の開示を作成します。このアプローチにより、透明性に対するステークホルダーの要求を満たし、義務的および自主的な規制の遵守を確保できます。
- トレーニングと認知度向上に投資する: 関連する技術チームと非技術チームに、サステナビリティに関する必須 トレーニングを実施します。チームは、Carbon Footprint データにアクセスして解釈する方法と、日常のワークフローと設計の選択肢で最適化の推奨事項を適用する方法を理解する必要があります。詳細については、 ロールベースのサステナビリティ トレーニングを提供するをご覧ください。
- 二酸化炭素排出量の要件を定義する: 新しいデプロイのアプリケーションの受け入れ基準に、二酸化炭素排出量の指標を 非機能要件（NFR） として組み込みます。この手法は、アーキテクトとデベロッパーがアプリケーション開発ライフサイクルの開始時から二酸化炭素排出量の少ない設計オプションを優先できるようにするのに役立ちます。
- GreenOps を自動化する: スクリプト、テンプレート、 Infrastructure as Code（IaC）パイプラインを使用して、 Active Assist の推奨事項の実装を自動化します。この手法により、チームは推奨事項を組織全体で一貫して迅速に適用できます。