Google Cloud Well-Architected Framework 可持续性核心中的这一原则提供了相关建议，可帮助您衡量并不断改进 Google Cloud中工作负载的可持续性。
原则概览
为了确保云工作负载保持可持续性，您需要准确且透明的指标。借助可验证的指标，您可以将可持续发展目标转化为实际行动。您在云端创建的每项资源都有相关的碳足迹。为了构建和维护可持续的云架构，您必须将碳数据测量纳入运营反馈环路。
本部分中的建议提供了一个框架，用于使用碳足迹来量化碳排放量、识别碳热点、实施有针对性的工作负载优化，并验证优化工作的成果。借助此框架，您可以高效地将费用优化目标与可验证的碳减排目标保持一致。
碳足迹报告方法
碳足迹报告可提供透明、可审核且与全球标准一致的云相关排放量报告。本报告遵循国际标准，主要是用于碳排放报告和核算的温室气体 (GHG) 核算体系。“碳足迹”报告使用基于位置和基于市场的核算方法。基于位置的核算以当地电网的排放因子为依据。按市场统计的碳排放量将 Google 购买的无碳能源 (CFE) 纳入考量。这种双重方法有助于您了解工作负载在 Google Cloud中的物理网格影响和碳排放效益。
如需详细了解碳足迹报告的编制方式，包括所用的数据源、范围 3 纳入项和客户分配模型，请参阅碳足迹报告方法。
建议
如需使用碳排放衡量功能来持续改进，请考虑以下各部分中的建议。这些建议分为多个成熟度阶段，用于实现可持续的设计云运营：
第 1 阶段：建立基准
在此阶段，您需要设置必要的工具，并确保数据可访问且已正确集成。
- 授予权限：向 FinOps、SecOps 和平台工程等团队授予权限，以便他们可以在 Google Cloud 控制台中访问“碳足迹”信息中心。在 Identity and Access Management (IAM) 中为相应的结算账号授予碳足迹查看者角色 (
roles/billing.carbonViewer)。 - 自动导出数据：配置为自动将碳足迹数据导出到 BigQuery。借助导出的数据，您可以进行深入分析，将碳数据与费用和用量数据相关联，并生成自定义报告。
- 确定与碳排放相关的关键绩效指标 (KPI)：建立将碳排放与业务价值相关联的指标。例如，碳排放强度是指每位客户、每笔交易或每个收入单位的二氧化碳当量（以千克为单位）。
第 2 阶段：确定碳排放热点
通过分析碳足迹报告中的精细数据，找出对环境影响最大的领域。在此分析中，请使用以下技巧：
- 按范围确定优先顺序：如需快速找出最大的碳排放源，请按项目、区域和服务分析信息中心内的数据。
- 采用双重核算：在评估某个区域的碳影响时，请同时考虑按位置统计的排放量（当地电网对环境的影响）和按市场统计的排放量（Google 的 CFE 投资带来的益处）。
- 与费用相关联：将 BigQuery 中的碳排放数据与结算数据联接，并评估优化措施对可持续性和费用的影响。高成本通常与高碳排放相关。
- 为数据添加注释以衡量投入回报率 (ROE)：在 BigQuery 中为碳数据添加特定事件的注释，例如调整资源大小或停用大型服务。借助注释，您可以将碳排放量和费用的减少归因于特定的优化计划，从而衡量并展示每个计划的成效。
第 3 阶段：实施有针对性的优化
这是实施可持续设计云运营的执行阶段。您可以采用以下策略来优化您确定为费用和碳排放量主要驱动因素的特定资源：
- 停用无人使用的项目：定期检查与碳足迹数据集成的无人使用的项目 Recommender。如需立即实现经过验证的碳排放量和费用减少，请自动执行对未使用项目的审核和最终移除。
- 合理调整资源量：使用 Active Assist 的合理调整推荐器（例如 Compute Engine 虚拟机的机器类型建议）将预配的资源容量与实际利用率相匹配。 对于计算密集型任务和 AI 工作负载，请使用最高效的机器类型和 AI 模型。
- 采用碳感知调度：对于非时间关键型批处理工作负载，将区域 CFE 数据集成到调度逻辑中。在可行的情况下，使用组织政策服务中的资源位置限制条件，将新资源的创建限制在低碳区域。
- 减少数据蔓延：实施数据治理政策，确保不经常访问的数据迁移到合适的冷存储类别（Nearline、Coldline 或 Archive）或被永久删除。此策略有助于降低存储资源的能耗费用。
- 优化应用代码：修复导致资源使用过量或不必要计算的代码级低效问题。
详情请参阅以下内容：
第 4 阶段：将可持续发展实践和报告制度化
在此阶段，您需要将碳排放量衡量纳入治理框架。这种方法有助于确保您的组织具备持续改进可持续性和可验证报告所需的能力和控制措施。
- 实施 GreenOps 治理：建立正式的 GreenOps 职能或工作组，将碳足迹数据与 Cloud Billing 数据集成。此职能必须明确各项目碳减排目标的责任，将成本优化与可持续发展目标保持一致，并实施报告来跟踪碳效率与支出之间的关系。
- 使用碳足迹数据进行报告和合规性检查：使用 BigQuery 中经过验证且可审核的碳足迹数据来创建正式的环境、社会和治理 (ESG) 披露信息。这种方法可让您满足利益相关者对透明度的要求，并有助于确保遵守强制性法规和自愿性法规。
- 投资于培训和意识提升：为相关技术和非技术团队实施强制性可持续发展培训。您的团队需要了解如何访问和解读碳足迹数据，以及如何在日常工作流程和设计选择中应用优化建议。如需了解详情，请参阅提供基于角色的可持续发展培训。
- 定义碳排放要求：在应用的新部署验收标准中纳入碳排放指标，作为非功能性要求 (NFR)。这种做法有助于确保架构师和开发者在应用开发生命周期的开始阶段就优先考虑低碳设计方案。
- 自动执行 GreenOps：使用脚本、模板和基础设施即代码 (IaC) 流水线自动实现 Active Assist 建议。这种做法可确保团队在整个组织中一致且快速地应用建议。