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

Carbon Footprint のデフォルトのビューとデータ 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 ビジュアリゼーションと粒度をカスタマイズして、特定の要件に合わせてカーボン 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取得できます。

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。

データポータルを使用する

次の手順に沿って、お客様の Carbon Footprint データのカスタム データポータル 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. 新しいデータポータル 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、既存の Looker ユーザーにおすすめします。

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

Carbon Footprint データと Cloud Billing データを結合して、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ると、さまざまな粒度で炭素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、リソースレベルで分析が可能になり、環境への影響を軽減する領域の特定をサポートします。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概算できます。

インスタンス レベルの排出量の概算データ

  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 の詳細な使用量と費用データをそれぞれ 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 の詳細な使用費用データを時間単位で集計し、請求先アカウント ID、プロジェクト、プロダクト、リソース、リージョンでグループ化してから、月単位で結合します。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、月の共通ディメンションを使用して、エクスポートされたカーボン フットプリント データを Cloud Billing の詳細な使用費用データと結合します。

  3. リソースレベルの排出量を推定する: 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、月ごとに集計）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、月のリスト内の費用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実行できます。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。排出量の重複カウントの可能性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、費用と排出量の両方が使用量に応じてスケーリングされるため、概算値です。この方法は、個々のリソースの影響を正確に測定するものではありませんが、使用率の高いリソースを最適化の優先順位付けに役立ちます。

タグまたはラベルレベルのおおよその排出量データ

  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 の標準使用量費用データをそれぞれ 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、月の共通ディメンションを使用して、エクスポートされたカーボン フットプリント データを Cloud Billing の標準使用費用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する: 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と他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: このアプローチを使用して集計されたタグレベルまたはラベルレベルの排出量は概算であり、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可能性があります。

次のステップ