Carbon Footprint データ用のカスタム ダッシュボードまたは分析を作成する

Carbon Footprint のデフォルト ビューとデータ エクスポートに加えて、エクスポートしたデータを使用してカスタム ダッシュボードと分析を作成できます。この柔軟性により、データの可視化と粒度をカスタマイズできるため、特定の要件に応じてカーボン フットプリント管理を最適化するための詳細な分析情報を得ることができます。

Google スプレッドシートを使用する

Google スプレッドシート を使用して、お客様の Carbon Footprint データ用のカスタム ダッシュボードを作成する手順は次のとおりです。

  1. エクスポートした温室効果ガス排出量全体をシートに追加する
  2. ピボット テーブルを使用し、エクスポートしたデータのカスタム レポートを作成する。
  3. グラフを作成して、ピボット テーブルの結果を可視化する。

Looker Studio を使用する

次の手順に従って、お客様の Carbon Footprint データのカスタム Looker Studio レポートを作成します。

  1. 温室効果ガス排出量を BigQuery にエクスポートする
  2. 新しい Looker Studio レポートを作成する。
  3. BigQuery に接続し、Carbon Footprint のエクスポートを構成するときに選択したデータセットを選択する。
  4. 前の手順で作成したデータソースを使って、レポートにグラフを追加する。

Looker の使用

次の手順に従って、お客様の Carbon Footprint データ用のカスタム Looker ダッシュボードを作成します。このオプションは、Looker の既存のお客様におすすめです。

  1. 温室効果ガス排出量を BigQuery にエクスポートする
  2. Carbon Footprint ブロックをインストールする

Carbon Footprint データを Cloud Billing データと結合して、さまざまな粒度で排出量データを推定する

Carbon Footprint のエクスポート データと Cloud Billing のエクスポート データを組み合わせて、さまざまな粒度で温室効果ガス排出量を確認できます。これにより、カスタマイズされたラベル、タグ、リソースレベルでの分析が可能になり、環境への影響を軽減できる領域を特定できます。次の手順に沿って、インスタンスレベルの排出量データとタグまたはラベルレベルの排出量データを近似できます。

インスタンス レベルの推定排出量データ

  1. データを BigQuery にエクスポートする: カーボン フットプリント データと Cloud Billing の詳細な使用料データを BigQuery にエクスポートします。

  2. データセットを結合する: まず、Cloud Billing の 1 時間ごとの詳細な使用料金データを月単位に集計し、請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リソース、リージョンでグループ化してから結合します。次に、請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リージョン、月という共通ディメンションを使用して、エクスポートされた Carbon Footprint データと Cloud Billing の詳細な使用料金データを結合します。

  3. リソースレベルの排出量を推定: 二酸化炭素排出量データ（請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リージョン、月別に集計）を個々のリソースレベルに分類します。この推定は、特定の請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リージョン、月内のリスト価格に対する各リソースの貢献度に基づいて、排出量を比例配分することで行われます。cost_at_list を使用すると、潜在的な価格割引の副作用を回避できます。排出量の二重カウントを特定して軽減するための検証手順を実装します。

重要な注意事項: この費用ベースの分布を使用して推定されるリソースレベルの排出量は近似値です。費用と排出量はどちらも使用量に応じて増加するためです。個々のリソースの影響を正確に測定できるわけではありませんが、この方法は、使用率の高いリソースを優先して最適化に役立ちます。

タグまたはラベルレベルの推定排出量データ

  1. データを BigQuery にエクスポートする: カーボン フットプリント データと Cloud Billing の標準使用料データを BigQuery にエクスポートします。

  2. データセットを結合する: まず、Cloud Billing の標準使用料金データを 1 時間単位で集計し、請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、タグまたはラベル、リージョンでグループ化して結合します。次に、請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リージョン、月という共通ディメンションを使用して、エクスポートされた Carbon Footprint データを Cloud Billing の標準使用料金データと結合します。

  3. タグレベルまたはラベルレベルの排出量を推定: 結合されたデータセットを使用して、必要に応じてタグまたはラベルなどのディメンションで排出量データを集計します。

重要な注意事項: この方法で集計されたタグレベルまたはラベルレベルの排出量は近似値であり、実際のエネルギー消費量と排出量を正確に反映していない場合があります。

次のステップ