탄소 발자국 데이터에 대한 맞춤 대시보드 또는 분석 만들기

탄소 발자국의 기본 뷰 및 데이터 내보내기 외에도 내보낸 데이터를 사용하여 맞춤 대시보드와 분석을 만들 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 맞춤형 데이터 시각화 및 세부사항을 제공하여 특정 요구사항에 따라 탄소 발자국 관리를 최적화할 수 있는 심층적인 통계를 얻을 수 있습니다.

Google Sheets 사용

Google Sheets를 사용해서 탄소 발자국 데이터에 대해 커스텀 대시보드를 만들려면 다음 단계를 수행하세요.

  1. 전체 탄소 발자국을 스프레드시트로 내보냅니다.
  2. 피벗 테이블을 사용하여 내보낸 데이터에 대해 커스텀 보고를 만듭니다.
  3. 피벗 테이블의 결과를 시각화하는 차트를 만듭니다.

데이터 스튜디오 사용

탄소 발자국 데이터에 대해 맞춤 데이터 스튜디오 보고서를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 탄소 배출량을 BigQuery로 내보냅니다.
  2. 새 데이터 스튜디오 보고서 만들기
  3. 탄소 발자국 내보내기를 구성할 때 이전에 선택한 데이터 세트를 선택하여 BigQuery에 연결합니다.
  4. 이전 단계에서 만든 데이터 소스를 사용하여 보고서에 차트를 추가합니다.

Looker 사용

탄소 발자국 데이터에 대해 커스텀 Looker 대시보드를 만들려면 다음 단계를 수행합니다. 이 옵션은 기존 Looker 고객인 경우에만 권장됩니다.

  1. 탄소 배출량을 BigQuery로 내보냅니다.
  2. 탄소 발자국 블록을 설치합니다.

탄소 발자국 데이터를 Cloud Billing 데이터와 결합하여 다양한 세분성으로 배출량 데이터 추정

탄소 발자국 내보내기 데이터를 Cloud Billing 내보내기 데이터와 결합하여 다양한 세부 수준에서 탄소 배출량을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 맞춤 라벨, 태그 또는 리소스 수준에서 분석할 수 있으므로 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 영역을 파악할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 인스턴스 수준 배출 데이터와 태그 또는 라벨 수준 배출 데이터를 근사치로 추정할 수 있습니다.

대략적인 인스턴스 수준 배출량 데이터

  1. BigQuery로 데이터 내보내기: 탄소 발자국 데이터와 Cloud Billing 세부 사용량 비용 데이터를 각각 BigQuery로 내보냅니다.

  2. 데이터 세트 조인: 먼저 시간별 Cloud Billing 상세 사용량 비용 데이터를 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 리소스, 리전별로 그룹화하여 월별 수준으로 집계한 후 조인합니다. 그런 다음 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 리전, 월의 공통 측정기준을 사용하여 내보낸 탄소 발자국 데이터를 Cloud Billing 상세 사용량 비용 데이터와 결합합니다.

  3. 리소스 수준 배출량 추정: 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 리전, 월별로 집계된 탄소 배출량 데이터를 개별 리소스 수준으로 분류합니다. 이 추정은 특정 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 리전, 월 내에서 목록에 있는 각 리소스의 비용 기여도에 따라 배출량을 비례적으로 분배하여 수행할 수 있습니다. cost_at_list를 사용하면 잠재적인 가격 할인이라는 부작용을 피할 수 있습니다. 배출량의 중복 계산 가능성을 식별하고 완화하기 위해 검증 단계를 구현합니다.

중요: 이 비용 기반 분포를 사용하여 추정된 리소스 수준 배출량은 비용과 배출량이 모두 사용량에 따라 확장되므로 근사치입니다. 개별 리소스 영향을 정확하게 측정하지는 않지만 이 방법을 사용하면 사용량이 많은 리소스의 최적화 우선순위를 지정할 수 있습니다.

대략적인 태그 또는 라벨 수준 배출량 데이터

  1. BigQuery로 데이터 내보내기: 탄소 발자국 데이터와 Cloud Billing 표준 사용량 비용 데이터를 각각 BigQuery로 내보냅니다.

  2. 데이터 세트 조인: 먼저 조인하기 전에 시간별 Cloud Billing 표준 사용량 비용 데이터를 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 태그 또는 라벨, 리전별로 그룹화하여 월별 수준으로 집계합니다. 그런 다음 결제 계정 ID, 프로젝트, 제품, 리전, 월의 공통 측정기준을 사용하여 내보낸 탄소 발자국 데이터를 Cloud Billing 표준 사용량 비용 데이터와 결합합니다.

  3. 태그 수준 또는 라벨 수준 배출량 추정: 결합된 데이터 세트를 사용하여 필요에 따라 태그 또는 라벨 및 기타 측정기준별로 배출량 데이터를 집계합니다.

중요: 이 접근 방식을 사용하여 집계된 태그 수준 또는 라벨 수준 배출량은 근사치이며 실제 에너지 소비량 및 배출량을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다.

다음 단계