Google Cloud Well-Architected Framework の持続可能性の柱におけるこの原則では、組織全体のチームが持続可能性のプラクティスを認識し、習熟している文化を構築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
持続可能性のプラクティスを適用するには、ツールや手法だけでは不十分です。教育とアカウンタビリティによって推進される文化の変革が必要です。チームは、持続可能性に関する懸念事項を認識し、持続可能性に関する取り組みの実践的な熟練度を備えている必要があります。
- 持続可能性の認識とは、すべてのアーキテクチャと運用の意思決定が持続可能性に具体的な影響を与えるというコンテキスト知識です。クラウドは仮想リソースの抽象的な集合体ではなく、エネルギーを消費して炭素排出量を生成する物理リソースによって駆動されることを認識する必要があります。
- 持続可能性の実践に関する熟練度には、炭素排出量データを解釈する知識、クラウドの持続可能性ガバナンスを実装した経験、エネルギー効率を高めるためにコードをリファクタリングする技術スキルが含まれます。
持続可能性の取り組みを組織の目標に合わせるには、クラウド インフラストラクチャとソフトウェアによるエネルギー使用量が組織のカーボン フットプリントにどのように影響するかをチームが理解する必要があります。適切に計画されたトレーニングは、開発者やアーキテクトから財務担当者や運用エンジニアまで、すべての関係者が日々の業務の持続可能性のコンテキストを理解するのに役立ちます。この共通認識により、チームは受動的なコンプライアンスから積極的な最適化へと移行し、クラウド ワークロードを設計段階から持続可能なものにすることができます。サステナビリティは、セキュリティ、費用、パフォーマンス、信頼性に関する他の要件と同様に、重要な非機能要件（NFR）になります。
推奨事項
持続可能性に関する懸念事項と持続可能性の実践に関する熟練度を高めるには、以下のセクションの推奨事項を検討してください。
ビジネスのコンテキストと組織の目標との整合性を提供する
持続可能性は単なる技術的な取り組みではなく、個々の行動を組織の環境ミッションに沿ったものにする文化的な変化が必要です。チームがサステナビリティに関する取り組みの理由を理解すると、その取り組みをオプションのタスクではなく、基本原則として採用する可能性が高くなります。
全体像を把握する
低炭素地域を選択したり、データ パイプラインを最適化したりするなど、個々のアーキテクチャの選択が組織の全体的な持続可能性の取り組みにどのように貢献するかをチームが理解できるようにします。これらの選択が地域社会や業界にどのような影響を与えるかを明確に伝えます。抽象的な炭素指標を、企業の社会的責任（CSR）目標の達成に向けた進捗状況を示す具体的な指標に変換します。
たとえば、次のようなメッセージは、ワークロードを低炭素リージョンに移行し、電力効率の高いマシンタイプを使用するという決定の肯定的な結果と、経営陣の認識をチームに伝えます。このメッセージでは、CO2 換算値が参照されます。これにより、チームは炭素削減対策の影響を把握できます。
「データ分析エンジンを us-central1
Low CO2 リージョンに移行し、クラスタを C4A Axion ベースのインスタンスにアップグレードすることで、カーボン プロファイルを根本的に変更しました。この移行により、データ分析エンジンの炭素集約度が 75% 削減され、今四半期には 12 メートルトンの CO2 換算量が削減されました。この移行はビジネス目標に大きな影響を与えたため、第 4 四半期の取締役会向けニュースレターに記載されました。」
財務目標とサステナビリティ目標を伝える
透明性は、持続可能性に関する取り組みを目標に沿って進めるうえで重要です。可能な範囲で、持続可能性に関する目標と進捗状況を組織全体で広く共有します。年次財務諸表で持続可能性の進捗状況をハイライトします。このようなコミュニケーションにより、技術チームは自らの仕事を組織の一般向けコミットメントと財務の健全性の重要な一部と見なすようになります。
運命共有の考え方を取り入れる
クラウドの持続可能性の共同作業の性質についてチームに説明します。Google は、インフラストラクチャとデータセンターの効率性など、クラウドの持続可能性に責任を負っています。お客様は、クラウド内のリソースとワークロードの持続可能性に責任を負います。このコラボレーションを運命を共有するパートナーシップとして捉えることで、組織と Google が協力して最適な環境成果を達成するという認識を強化できます。
役割に応じたサステナビリティ トレーニングを提供する
持続可能性が理論的な概念ではなく実践的なスキルとなるように、持続可能性に関するトレーニングを特定の職務に合わせて調整します。データ サイエンティストが使用できるサステナビリティ ツールと手法は、次の表に示すように、FinOps アナリストが使用できるものとは大きく異なります。
| ロール | トレーニングの焦点 |
|---|---|
| データ サイエンティストと ML エンジニア | コンピューティングの炭素強度: レガシー システムで AI トレーニング ジョブを実行する場合と、専用の AI アクセラレータで実行する場合の違いを示します。パラメータの少ないモデルで、必要な精度を大幅に低いエネルギー消費で実現できることを強調します。 |
| デベロッパー | コードの効率とリソース消費量: レイテンシの高いコードや非効率なループが、CPU の実行時間の延長やエネルギー消費量の増加に直接つながることを説明します。軽量コンテナの重要性と、ソフトウェアの環境フットプリントを削減するためにアプリケーションのパフォーマンスを最適化する必要性を強調します。 |
| アーキテクト | 設計による持続可能性: リージョンの選択とワークロードの配置に重点を置きます。 CO2 排出量が少なく、再生可能エネルギーの割合が高いリージョン（northamerica-northeast1 など）を選択すると、コードを 1 行も記述する前に、アプリケーション スタック全体のカーボン プロファイルが根本的に変わることを示します。 |
| プラットフォーム エンジニアと運用エンジニア | 使用率の最大化: アイドル状態のリソースと過剰なプロビジョニングの環境コストを強調します。クラウド リソースを効率的に使用するために、自動スケーリングと適切なサイジングのシナリオを提示します。使用率などの持続可能性に関連する指標を作成して追跡する方法と、コンピューティング時間などの指標を二酸化炭素排出量の同等の指標に変換する方法について説明します。 |
| FinOps | 炭素の単位経済性: 財務支出と環境への影響の関係に焦点を当てます。GreenOps のプラクティスにより、組織がトランザクションあたりの炭素排出量を追跡し、持続可能性を費用や使用率などの従来の KPI と同程度に重要な重要業績評価指標（KPI）にできることを説明します。 |
| プロダクト マネージャー | 機能としてのサステナビリティ: 炭素排出量削減の目標をプロダクト ロードマップに統合する方法を説明します。簡素化されたユーザー ジャーニーが、クラウド リソースとエンドユーザー デバイスの両方のエネルギー消費量を削減するのにどのように役立つかを示します。 |
| ビジネス リーダー | 戦略的整合性とレポート: クラウドの持続可能性が環境、社会、ガバナンス（ESG）のスコアと一般の評判にどのように影響するかを重視します。サステナビリティに関する選択が、規制リスクの軽減と、コミュニティや業界に対するコミットメントの履行にどのように役立つかを説明します。 |
持続可能性を推進し、成功を認識する
長期的な進歩を維持するには、内部の技術的な修正にとどまらず、パートナーや業界に影響を与え始める必要があります。
サステナビリティを推進するよう管理者を支援する
環境への影響を、市場投入までの時間やコストなどの他のビジネス指標と同様に優先順位付けするために必要なデータと権限を管理者に提供します。このデータを取得すると、管理者は持続可能性を、生産性を低下させる望ましい機能ではなく、品質と効率の基準として捉え始めます。より詳細な炭素データや特定のリージョンでのより新しい環境に優しいプロセッサなど、新しいクラウド プロバイダの機能を積極的に提唱しています。
業界標準とフレームワークに準拠する
サステナビリティへの取り組みの信頼性と測定可能性を確保するため、社内慣行をグローバルおよび地域の認定基準に合わせます。詳細については、持続可能性に関するプラクティスを業界ガイドラインに沿って調整するをご覧ください。
サステナビリティへの取り組みを奨励する
持続可能性をエンジニアリング文化の永続的な一部にするには、チームが持続可能性を優先することの価値を認識する必要があります。上位の目標から、改善と効率性を評価する具体的で測定可能な KPI に移行します。
炭素 KPI と NFR を定義する
持続可能性を中核的な技術要件として扱います。100 万リクエストあたりの CO2 換算グラム数や、AI トレーニング実行あたりの炭素強度などの炭素 KPI を定義すると、持続可能性への影響を可視化して、対策を講じることができます。たとえば、すべての新しいプロジェクトの NFR に持続可能性を統合します。つまり、システムが特定のレイテンシや可用性の目標を満たす必要があるのと同様に、定義された炭素排出量の予算内に収まる必要もあります。
労力対効果を測定する
チームが、バッチジョブを別のリージョンに移行するなど、効果が高く労力が少ない持続可能性の向上策と、効果が最小限にとどまる可能性のある複雑なコードのリファクタリング作業とを区別できるようにします。労力に対するリターン（ROE）を可視化します。チームがより効率的なプロセッサ ファミリーを選択する場合は、新しいプロセッサへの移行に必要な時間と労力に対して、どの程度の炭素排出量を削減できるかを正確に把握する必要があります。
二酸化炭素排出量の削減を認識して祝う
持続可能性への影響は、インフラストラクチャのバックグラウンドに隠れていることがよくあります。持続可能性の進捗を加速させるには、成功事例を組織全体に公開します。たとえば、モニタリング ダッシュボードでアノテーションを使用して、チームが特定の持続可能性最適化をデプロイした日時をマークします。この可視性により、チームはダッシュボードのデータを参照して、成功を主張できます。