Google Cloud 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でワークロードのサステナビリティを測定して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。
原則の概要
クラウド ワークロードの持続可能性を確保するには、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、関連付けられたカーボン フットプリントがあります。持続可能なクラウド アーキテクチャを構築して維持するには、炭素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、カーボン フットプリントを使用して、炭素排出量の定量化、炭素ホットスポットの特定、対象を絞ったワークロードの最適化の実装、最適化の取り組みの結果の検証を行う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、費用最適化の目標と検証可能な炭素削減目標を効率的に調整できます。
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、監査可能性、グローバルな整合性を備えたレポートを提供します。このレポートは、主に二酸化炭素排出量の報告と会計に関する温室効果ガス（GHG）プロトコルなどの国際基準に準拠しています。Carbon Footprint レポートでは、ロケーション ベースと市場ベースの算定方法を使用します。ロケーション ベースのアカウンティングは、地域の電力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。このデュアル アプローチにより、 Google Cloudでのワークロードの物理グリッドへの影響と炭素排出量の削減効果の両方を把握できます。
使用されるデータソース、Scope 3 の対象、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
継続的な改善に炭素排出量の測定を使用するには、次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、設計による持続可能なクラウド 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: 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て、 Google Cloud コンソールでカーボン フットプリント ダッシュボードにアクセスできるようにします。Identity and Access Management（IAM）で、適切な請求先アカウントにカーボン フットプリント閲覧者ロール（
roles/billing.carbonViewer）を付与します。 - データ エクスポートを自動化する: BigQuery へのCarbon Footprint データ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、詳細な分析を実行し、炭素データを費用データや使用量データと関連付け、カスタム レポートを作成できます。
- 炭素関連の重要業績評価指標（KPI）を定義する: 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、炭素排出原単位は、顧客、取引、収益単位あたりの CO2 換算のキログラム数を測定する指標です。
フェーズ 2: 炭素排出量の多い場所を特定する
カーボン フットプリント 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領域を特定します。この分析には、次の手法を使用します。
- スコープ別に優先順位付けする: 総炭素排出量が最も多い排出元をすばやく特定するには、プロジェクト、リージョン、サービス別にダッシュボードのデータを分析します。
- 二重会計を使用する: ある地域の炭素排出量を評価する際は、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。
- 費用との関連付け: BigQuery のカーボンデータを課金データと結合し、最適化アクションが持続可能性と費用に与える影響を評価します。多くの場合、コストが高いと炭素排出量も多くなります。
- データをアノテーションして、労力に対する収益率（ROE）を測定する: BigQuery の炭素データに、リソースの適正化や大規模なサービスの廃止などの特定のイベントをアノテーションします。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、設計による持続可能なクラウド 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: 二酸化炭素排出量データと統合されている放置されたプロジェクトの Recommender を定期的に確認します。炭素排出量とコストを直ちに削減し、その効果を確認するには、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正化する: Active Assist のサイズ適正化のRecommender（Compute Engine VM のマシンタイプに関する推奨事項など）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率に合わせます。コンピューティングを多用するタスクや 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。
- カーボン アウェア 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 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、組織のポリシー 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 スプロールを削減する: 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: リソースの過剰な使用や不要な計算の原因とな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レポート作成を制度化する
このフェーズでは、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。このアプローチにより、組織が継続的な持続可能性の改善と検証可能なレポート作成に必要な機能と制御を確実に備えることができます。
- GreenOps ガバナンスを実装する: GreenOps の正式な機能またはワーキング グループを確立して、カーボン フットプリント データを Cloud Billing データと統合します。この機能では、プロジェクト全体の炭素削減目標に対する説明責任を定義し、費用最適化と持続可能性の目標を調整し、費用に対する炭素効率を追跡するレポートを実装する必要があります。
- レポート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、環境、社会、ガバナンス（ESG）に関する正式な開示を作成します。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。
- トレーニングと意識向上に投資する: 関連する技術チームと非技術チームに、持続可能性に関する必修の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、最適化の推奨事項を日々のワークフローと設計上の選択に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。
- 炭素要件を定義する: 新しいデプロイのアプリケーションの受け入れ基準に、炭素排出量指標を非機能要件（NFR）として組み込みます。このプラクティスは、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低炭素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。このプラクティスにより、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。