Creare una dashboard o un'analisi personalizzata per i dati di Carbon Footprint

Oltre alla visualizzazione predefinita e all'esportazione dei dati di Carbon Footprint, puoi creare dashboard e analisi personalizzate utilizzando i dati esportati. Questa flessibilità consente una visualizzazione e una granularità dei dati personalizzate, fornendo approfondimenti più approfonditi per ottimizzare la gestione dell'impronta di carbonio in base ai tuoi requisiti specifici.

Utilizzare Fogli Google

Per creare una dashboard personalizzata per i dati di Carbon Footprint utilizzando Fogli Google:

  1. Esporta l'intera impronta di carbonio in un foglio
  2. Utilizza una tabella pivot per creare report personalizzati sui dati esportati.
  3. Crea un grafico per visualizzare i risultati della tabella pivot.

Utilizzare Data Studio

Per creare un report di Data Studio personalizzato per i dati di Carbon Footprint:

  1. Esporta l'impronta di carbonio in BigQuery
  2. Crea un nuovo report di Data Studio
  3. Connettiti a BigQuery selezionando il set di dati scelto in precedenza durante la configurazione dell'esportazione di Carbon Footprint.
  4. Aggiungi grafici al report utilizzando l'origine dati creata nel passaggio precedente.

Utilizzare Looker

Per creare una dashboard Looker personalizzata per i dati di Carbon Footprint: questa opzione è consigliata se sei già cliente di Looker.

  1. Esporta l'impronta di carbonio in BigQuery
  2. Installa il blocco Carbon Footprint

Stimare i dati sulle emissioni a diverse granularità unendo i dati di Carbon Footprint con i dati di fatturazione Cloud

Puoi combinare i dati di esportazione di Carbon Footprint con i dati di esportazione della fatturazione Cloud per visualizzare le emissioni di carbonio a diversi livelli di granularità. Ciò consente l'analisi a livelli di etichetta, tag o risorsa personalizzati, supportando l'identificazione delle aree per ridurre l'impatto ambientale. Puoi seguire questi passaggi per approssimare i dati sulle emissioni a livello di istanza e i dati sulle emissioni a livello di tag o etichetta.

Approssimare i dati sulle emissioni a livello di istanza

  1. Esporta i dati in BigQuery: esporta rispettivamente i dati di Carbon Footprint e i dati sui costi di utilizzo dettagliati della fatturazione Cloud in BigQuery.

  2. Unisci i set di dati: prima di unire, aggrega i dati sui costi di utilizzo dettagliati della fatturazione Cloud orari a livello mensile, raggruppati per ID account di fatturazione, progetto, prodotto, risorsa e regione. Poi unisci i dati di Carbon Footprint esportati con i dati sui costi di utilizzo dettagliati della fatturazione Cloud utilizzando le dimensioni comuni di ID account di fatturazione, progetto, prodotto, regione e mese.

  3. Stima le emissioni a livello di risorsa: suddivide i dati emissioni di anidride carbonica (aggregati per ID account di fatturazione, progetto, prodotto, regione e mese) a livello di singola risorsa. Questa stima può essere eseguita distribuendo proporzionalmente le emissioni in base al contributo di ciascuna risorsa al costo di listino all'interno di un determinato ID account di fatturazione, progetto, prodotto, regione e mese. L'utilizzo di cost_at_list evita l'effetto collaterale di potenziali sconti sui prezzi. Implementa passaggi di convalida per identificare e mitigare eventuali doppi conteggi delle emissioni.

Nota importante: le emissioni a livello di risorsa stimate utilizzando questa distribuzione basata sui costi sono approssimazioni, poiché sia i costi sia le emissioni aumentano con l'utilizzo. Sebbene non sia una misura precisa dell'impatto delle singole risorse, questo metodo aiuta a dare la priorità alle risorse ad alto utilizzo per l'ottimizzazione.

Approssimare i dati sulle emissioni a livello di tag o etichetta

  1. Esporta i dati in BigQuery: esporta rispettivamente i dati di Carbon Footprint e i dati sui costi di utilizzo standard della fatturazione Cloud in BigQuery in BigQuery.

  2. Unisci i set di dati: prima di unire, aggrega i dati sui costi di utilizzo standard della fatturazione Cloud orari a livello mensile, raggruppati per ID account di fatturazione, progetto, prodotto, tag o etichette e regione. Poi unisci i dati di Carbon Footprint esportati con i dati sui costi di utilizzo standard della fatturazione Cloud utilizzando le dimensioni comuni di ID account di fatturazione, progetto, prodotto, regione e mese.

  3. Stima le emissioni a livello di tag o etichetta: con il set di dati unito, aggrega i dati sulle emissioni per tag o etichette e altre dimensioni, se necessario.

Nota importante: le emissioni a livello di tag o etichetta aggregate utilizzando questo approccio sono approssimazioni e potrebbero non riflettere con precisione il consumo energetico e le emissioni effettivi.

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