碳足迹报告方法

本页介绍了与碳足迹报告提供的客户专属温室气体排放报告有关的背景、方法概要和技术细节。有关数据源和方法的所有未来变更都会在版本说明中说明。

碳足迹报告简介

为帮助客户尽可能减少业务运营对环境的影响，Google Cloud 推出了碳足迹报告。这样，每位 客户都可以了解从 Google Cloud购买的 产品对气候的影响， 进而生成报告并采取措施来减少这些影响。

Google Cloud 客户通常会在多个区域使用各种Google Cloud 产品，这使得跟踪其工作负载的碳足迹变得非常复杂。为了向客户提供量身定制的碳足迹报告，Google 会了解为内部服务提供支持的计算基础设施所产生的碳排放。Google 会将这些排放量分摊至每个 Google Cloud 产品，并根据客户对这些Google Cloud 产品的使用情况，将排放量分摊给客户。

碳足迹报告提供的 Google Cloud 客户专属温室气体排放量数据尚未经过第三方验证或确认。我们采用的方法或数据来源如有更新，可能会导致计算结果发生实质性变化，致使当前和以往由碳足迹报告提供的 Google Cloud 客户专属温室气体排放数据可能需要调整。

计算方法解析

碳足迹报告是根据广受认可的温室气体核算体系碳排放报告和核算标准 (GHGP) 编制的，该标准针对碳排放报告提供了详细的指导。

由于 Google Cloud 会根据使用情况将排放量（包括 Google Cloud的范围 1、2 和 3 排放量）分摊给所有客户，因此客户可以将分摊的 Google Cloud 排放量数据作为范围 3 排放量（与价值链相关的间接排放量）纳入到自己的报告中。

分摊和报告流程

碳足迹报告在报告和信息中心采用 GHGP 的按位置和按市场报告标准。

  • 按位置统计的范围 2 碳排放数据表示一个位置当前使用的全部发电来源所产生的碳排放。按位置统计的排放数据未将 Google 的可再生电购买协议或其他无碳电力合同纳入考量。因此，这些指标有助于客户在不考虑 Google 外购无碳电力的情况下，了解其Google Cloud 产品选择和使用模式如何影响温室气体排放。

  • 根据 GHGP 按市场统计的方法和标准，按市场统计的范围 2 排放数据包括了 Google 外购无碳电力对相应数据中心的影响。 Google Cloud 如果客户希望为自己的产品和服务编制范围 3 年度排放清单，则按市场统计的碳足迹可能最为有用。

碳足迹采用自下而上的计算方法，主要依赖 Google 数据中心内部的机器级电力和活动监控。这样，我们就可以将排放量分摊到直接使用这些机器或推动机器购买决策的内部服务。这种精细程度最终使我们能够根据客户的具体使用情况来分摊排放量。

除了按位置统计和按市场统计的排放数据在纳入 Google 的无碳电力购买量时所采用的方式不同之外，碳足迹报告在估算按位置统计和按市场统计的排放量时，还会使用不同精细度的排放因子：

  • 按位置统计的排放量采用小时级温室气体排放因子加以计算。这是因为向电网供电的发电机组在不断变化；小时级温室气体排放因子能够细致入微地捕捉每小时发电来源组合的变化。当与每小时的电力负荷数据相结合时，这种计算方法所产生的排放数据能敏锐地反映电网电力需求与为满足需求而调度的发电资源之间的动态关系。排放量计算的精细度更高，更适合优化工作负载位置和时间，以减少运营温室气体排放量。
  • 按市场统计的排放量是采用年度温室气体排放因子来计算的。这是因为这些排放因子在企业温室气体核算的其他范围中最为常用。这些排放因子结合 Google 外购无碳电力的影响，使其成为适合纳入到所报告的范围 3 排放清单的数据来源。

使用机器级数据和小时级排放因子是一种新颖的方法，因此这些排放报告尚未经过第三方核实或鉴证。尽管 Google 每年都会从独立的认证审计机构获得对其自上而下碳足迹核算的第三方鉴证，但生成这些客户报告所需的数据流和流程尚未经过类似的核实或鉴证。不过，第三方对我们根据《温室气体议定书》计算和分配 Google Cloud 产品温室气体排放量的方法进行了详细审核，以批评和改进我们的工作，我们期待随着这项工作的成熟，进一步完善我们的方法。

边界

碳足迹报告涵盖以下活动产生的排放：

  • 范围 1
    • 现场燃烧的化石燃料，例如用于备用电源的柴油、用于供暖的天然气，以及车队车辆使用的燃料。
    • 数据中心 HVAC 系统冷却剂的逸散性排放。

  • 范围 2

    • Google Cloud 产品的电力消耗，包括 Google 自有算力和网络组建和管理设备以及制冷和照明等辅助电力服务的电力消耗，无论是在 Google 自有数据中心内还是在其他方拥有的设施中（按位置和按市场统计的计算方法）。

  • 范围 3

    • 数据中心设备的上游生命周期（隐含）排放。
    • 数据中心建筑的上游生命周期（隐含）排放。
    • 与在 Google 数据中心工作的员工相关的商务旅行和通勤。
    • 发电（随后在输配电过程中产生损耗）。
    • 电网发电所用燃料的开采、生产和运输。

碳足迹报告不包括以下活动产生的排放：

  • 互联网服务提供商合作伙伴的小型设备部署产生的排放。
  • 部署在数据中心外部的 Google 网络设备产生的排放。
  • 数据中心设备和建筑物的下游报废排放。
  • 与电网发电设施和设备相关的隐含排放。

调研方法

系统会自动计算 Google Cloud 客户专属的碳足迹报告（以下简称“碳足迹报告”）。本部分将介绍 Google Cloud 如何进行这些计算。

主要概念

  • Google Cloud 是一个共享的计算平台。其计算资源（如处理能力、内存、存储空间、网络等）由 Google Cloud 客户共享。

  • Google 围绕称为内部服务的功能单元进行组织。内部服务是指在 Google 的数据中心机器上运行的特定软件功能。Google Cloud 产品使用内部服务，并以面向客户的产品单元 (SKU)的形式供客户使用。

  • 电力消耗是 Google Cloud温室气体排放的最大来源之一。数据中心将计算资源整合到共用建筑物中。这些建筑物会消耗电力来运行计算设备，照明、制冷、电力系统和其他辅助需求也要额外消耗电力。

  • 电力由世界各地不同电网中的各种发电厂提供。发电产生的温室气体因发电所用燃料（例如天然气、煤炭、风力、太阳能、水力）等因素而异。每个电网的发电来源各不相同，且一个电网内的发电来源在一天中也会有所变化。

  • 将 Google Cloud的电力消耗及其产生的碳足迹细分到指定商品和客户是一项技术难题。由于客户的计算需求需要调用多层次的共享资源，确定客户的碳足迹非常复杂。通过制定新的分摊方法和假设（在下文深入讨论），就可以 Google Cloud 生成适当且能代表每位客户云计算使用情况和产品选择的客户碳足迹报告。

计算摘要

碳足迹首先会根据计算资源使用情况和数据中心资源需求来计算能耗。然后，碳足迹计算器会按位置和市场计算因使用电力而产生的碳排放，并将这些排放量分摊给客户，再进一步分摊给每位客户购买的产品。然后，系统会按比例分摊非电力来源产生的排放量，从而增加每位客户和每件产品因使用电力而产生的碳排放量。
按市场统计的排放指标会将 Google 购买的清洁电力与相关数据中心负载进行匹配，以便在 Google 购买清洁能源的任何地方确定基于市场的区域性电力排放因子。在按市场统计的排放报告中，基于市场的区域性排放因子取代了基于位置的排放因子。

能耗与内部服务能耗分摊

为了将机器总能耗分摊到内部服务，Google 会分别评估运行工作负载时的能耗（“动态功耗”）与机器空闲时的能耗（“空闲功耗”）。每台机器的每小时动态功耗会根据内部服务的相对 CPU 占用率，分摊到其在该小时所支持的内部服务。机器空闲功耗根据内部服务在数据中心的资源分配（CPU、RAM、SSD、HDD）情况，分摊到每项内部服务。

每小时的能源开销（电力系统、制冷和照明）则根据机器在该小时的总能耗，分摊到每台机器及其用户。

Google 的共享基础设施服务会跟踪调用它们的其他内部服务的使用情况。这样，系统就可以根据这些内部服务的相对使用情况，将共享基础设施服务的能耗重新分摊到这些内部服务。对于某些没有足够使用数据的内部服务，Google 会根据内部成本重新分摊共享基础设施的能源消耗。

完成这些计算和分摊后，我们就会得到分摊给每个数据中心的每项内部服务的每小时用电量。

参与非公开预览版的客户可以查看与每位客户的使用情况相关的能耗数据。

电力产生的温室气体排放：基于位置的计算方法

Google 每小时计算一次按位置统计的温室气体排放量，计算方法是将具体位置的能耗乘以电网电力碳排放强度因子。这反映了在能源消耗地点馈送到电网的实际能量来源（化石燃料、可再生能源等）组合。 值得注意的是，按位置统计的范围 2 碳排放不考虑能源采购选择或合同，例如能源属性证书 (EAC) 或购电协议 (PPA)。

纳入碳足迹报告的每小时电网碳排放强度数据仅涵盖与发电相关的排放，不包括其他生命周期阶段。小时级排放因子数据由 Electricity Maps 提供。 如果 Electricity Maps 未提供相应数据，Google 会使用国际能源署发布的各国家/地区年度平均碳排放强度因子。

为了计算排放量，Google 会将每个位置每项内部服务的每小时能耗乘以该小时和位置的相应碳排放强度因子，以确定每个位置每小时该内部服务按位置统计的电力碳足迹。

电力产生的温室气体排放：基于市场的计算方法

按市场统计的电力碳足迹是根据 GHGP 标准，将 Google 的清洁电力购买情况与相关数据中心负载进行匹配来估算的。

Google 每年计算一次按市场统计的排放量，计算时会考虑到我们清洁电力合同设施的实际发电量以及每个场所的用电量。此计算使用国际能源署公布的政府来源的公开年度排放因子。

在我们购买清洁电力的每个区域，Google 会为其数据中心计算按市场统计的年度排放总量。按位置统计的电力排放通过该区域上一年度的可再生电力占比进行缩减。这个缩放比例乘以相应区域按位置统计的排放量精细计算结果，即得到基于市场的按客户和产品细分的月度排放报告。

基于市场的缩放比例每年调整一次，因为它依赖于 Google 整体基于市场的排放量计算结果。因此，按市场统计的排放报告不会显示 Google 在任何给定时间的电力采购和可再生发电的动态视图，而是代表我们上一年的可再生能源活动。

GHGP 范围 2 指南规定，只有当所购买的清洁能源产生后在合理的时间范围内于同一地理区域内使用时，才能将其视为零排放。

请注意，按位置统计的排放数据与按市场统计的排放数据所用的排放因子不同。

  • 按位置统计的排放量采用小时级温室气体排放因子加以计算。这是因为向电网供电的发电机组在不断变化；小时级温室气体排放因子能够细致入微地捕捉每小时发电来源组合的变化。当与每小时的电力负荷数据相结合时，这种计算方法所产生的排放数据能敏锐地反映电网电力需求与为满足需求而调度的发电资源之间的动态关系。排放量计算的精细度更高，更适合优化工作负载位置和时间，以减少运营温室气体排放量。
  • 按市场统计的排放量是采用年度温室气体排放因子来计算的。 这是因为这些排放因子在企业温室气体核算的其他范围中最为常用。这些排放因子结合 Google 外购无碳电力的影响，使其成为适合纳入到所报告的范围 3 排放清单的数据来源。

向 SKU 分配电力碳足迹

每种 Google Cloud 产品都以面向客户的产品单位的形式供客户使用，并由其唯一的 SKU 进行标识。Google 会将每个 SKU 关联到提供该 SKU 的内部服务（通常与相应的 Google Cloud 产品存在一对一的映射关系）。并非所有 Google Cloud 产品都包含在碳足迹报告中，因为这种映射并非总是可行。SKU 用量是将每种 Google Cloud 产品的总电力碳足迹分摊给客户的主要方式。

Google 首先量化每个 SKU 的排放足迹。内部服务的碳足迹会根据其 SKU 的使用量（购买数量）和标价（均以美元为单位）按比例分配，同时还会考虑部署内部服务的每个位置的不同碳强度。此分配问题可通过一系列满足以下原则的等式来解决：

  • 部署在同一位置的给定内部服务的 SKU 的碳足迹与其定价成正比
  • 在多个位置部署的特定内部服务的特定 SKU 在每个位置的碳足迹各不相同，与每个位置的电网碳强度成正比
  • 每项内部服务中所有 SKU 的汇总碳足迹等于该内部服务的总碳足迹，再加上上述内部服务分配中未考虑到的某些活动的开销。所有 SKU 的电力碳足迹总和等于总的Google Cloud 基于位置的电力碳足迹。

向客户分摊电力碳足迹

求解这些方程式后，即可得出每个 SKU 在部署区域的总碳足迹。电力计算的最后一步是将 SKU 区域碳足迹分摊到具体客户，并汇总为有实际意义的单位（产品、项目、区域）。以下是此流程的概览：

  1. 首先，将每个 SKU 的碳足迹除以给定区域的总 SKU 用量（量指标），以确定每个 SKU 在该区域的单位用量碳强度因子。
  2. 然后，将每位客户在每个区域中对每个 SKU 的使用量乘以相应的 SKU 碳强度因子。这会生成每个 SKU、每个区域、每个客户的足迹。
  3. 然后，将客户 SKU 碳足迹汇总为特定于客户的Google Cloud 产品碳足迹，以提高报告的碳排放量数据的可信度。
  4. 最后，数据会汇总为每月粒度，以最大限度减少每日波动。生成的报告包含客户特定的基于位置的电力碳足迹，该碳足迹按月汇总，并按Google Cloud 产品、客户定义的项目和区域进行细分。

需要注意的是，我们会进行验证，以确保客户的所有电力碳足迹总和等于 Google Cloud按位置统计的电力碳足迹总和。

非电力排放源

尽管电力生产产生的排放占Google Cloud碳排放的大部分，但其他排放源也对总排放量有所贡献。

碳足迹报告针对这些非电力排放源使用的数据流源自 Google 公司范围内的碳排放清单。因此，在计算非电力来源的排放并将其添加到 Google Cloud碳足迹时，不如电力排放那样动态和精细。 虽然我们按小时测量电力消耗及基于位置的相关排放，但其他来源的排放数据是按月或按年确定的，且无法提供具体地理位置的数据。需要注意的是，Google 公司整体关于数据中心设备和数据中心设施的隐含排放数据尚未经过鉴证。

为了将公司范围内的非电力排放源排放量分摊到碳足迹报告中针对特定客户的细分数据，我们会确定一个分摊系数（客户的 Google Cloud 用电量与总 Google Cloud 用电量的比率），然后将该系数乘以每种来源的全球 Google Cloud 排放量（如本文所述）。

  • 数据中心设备的隐含排放：该排放源包括提取、精炼物料并将物料运输至设备制造地点所需的活动，以及与制造过程相关的排放。通过生命周期分析，Google 已为每台数据中心设备确定了隐含排放足迹。这一碳足迹随后会分摊到 4 年的时间范围（选择 4 年是为了符合我们的财务会计准则，尽管实际上我们设备的寿命要长得多），即可确定每台设备的年度排放总量。

    Google 数据中心内的机器总数及所有设备的总排放量每月都会更新，将新增机器纳入排放统计范围，达到 4 年使用年限的机器则会从中去除。

  • 数据中心设施的隐含排放：该排放源包括提取、精炼物料并将物料运输至数据中心建设地点所需的活动，以及与建设本身相关的排放，包括冷却剂系统和电力系统等现场基础设施。通过生命周期分析，Google 已为数据中心建设确定了碳排放足迹。新建数据中心在此基础上根据自身规模（数据容量）进行相应调整即可确定碳足迹。这一经过调整的碳足迹随后会分摊到 20 年的时间范围（选择 20 年是为了符合我们的财务会计准则）。

    每月，Google 都会将新增建筑容量纳入到对设施隐含排放的持续计算中。

  • 现场燃烧化石燃料：该排放源包括数据中心现场使用的所有燃料，例如备用电源、水和空间供暖以及运输（车队车辆）所用的燃料。Google 每年会收集一次所有相关记录，汇总数据中心的总燃料消耗量，并计算由此产生的碳足迹，这是其年度排放报告流程中的一个环节。

    数据中心燃料排放总量数据每年都会更新，以便准确计算碳足迹。

  • 数据中心员工的通勤和差旅：该排放源包括与在 Google 数据中心工作的员工相关的差旅和通勤。Google 每年会收集一次员工的差旅记录和通勤方式估算数据，据此分别确定这两类活动在全球范围内的总排放足迹。然后，将某一数据中心的员工在 Google 员工总数中的占比乘以 Google 全球排放总量，即可得出该数据中心员工的总排放量。

    数据中心通勤和差旅排放总量数据每年都会更新，以便准确计算碳足迹。

技术详情

用电量

本部分介绍了 Google 自下而上的能源消耗计算方法。

首先，每台机器为一个或多个内部服务运行工作负载。 Google 逐小时记录使用每台机器的内部服务。 与此类似，Google 还会逐小时记录每台机器的用电量。

机器的电力消耗是执行工作负载所用功耗（动态功耗）和机器空闲时所用功耗（空闲功耗）的混合。Google 通过以下两种不同的方法将这些机器级的电力消耗分摊至内部服务一级：

  • 每台机器每小时的动态功耗会分摊到其在该小时支持的各项内部服务。当工作负载运行时，CPU 的使用是能源消耗的主要贡献资源。Google 会监控数据中心内每台机器和内部服务工作负载的 CPU 使用情况。如果只有一项内部服务在使用一台机器，则会将该机器的动态能耗分摊到该内部服务。如果一台机器支持多项内部服务，Google 会根据该机器上运行的每项内部服务的 CPU 使用量，按比例分摊动态功耗。
  • 根据每项 Google 内部服务在数据中心内的资源分配情况，为这些内部服务分摊空闲能耗。让机器空闲的一个重要原因是希望计算资源（CPU、RAM、HDD、SDD）“随时待命”，以便在无延迟或无中断的情况下执行不确定但可能较大的工作负载。空闲功耗根据所购买的计算资源量进行分摊，无论内部服务是否正在使用这些资源。采用这种分摊方式可为每个数据中心位置的每项内部服务分摊空闲功耗。

然后，数据中心的电力开销负荷（电力系统、制冷、照明）会分摊到数据中心内的每台机器。Google 在建筑一级测量此负载，并在子建筑一级使用经过验证的算法更精确地估算此负载，这些算法是 Google 能效监控系统的组成部分。在子建筑级估算的电力开销负荷会按照已确定的动态功耗和空闲功耗分摊比例，分摊到该子建筑内部署的每台机器。

接下来，共享基础设施服务的软件层所需的用电量根据更高级别的内部服务对这些基础设施服务的使用情况进行分摊。共享基础设施服务的开销负荷包含在电力消耗分摊范围内。这种分摊仍在内部服务（而非机器）层级进行。

对于使用情况数据不足的内部服务，Google 会根据内部服务之间的事后分摊成本来重新分摊共享基础设施的能源消耗。例如，Artifact Registry 使用 Cloud Storage。因此，重新分配给 Artifact Registry 的 Cloud Storage 能耗占 Cloud Storage 能耗的比例为：Artifact Registry 使用 Cloud Storage 服务的费用除以 Cloud Storage 的总费用。有些内部服务是收入中性的。如果某项内部服务在收入方面不赔不赚或有盈余，其所有能耗都将重新分摊给使用该服务的其他内部服务。

温室气体排放

本部分介绍了 Electricity Maps 的计算方法。

要确定电网碳排放因子，首先需要用到电力调度机构提供的发电数据。这些数据提供了日内能源结构，即电网中不同电厂的相对发电量。然后，Electricity Maps 会添加互连电网之间的实时电力进出口数据。

最后，Electricity Maps 会使用政府间气候变化专门委员会 (IPCC) (2014) 针对每种发电来源（例如煤炭、天然气、水力发电等）的发电排放因子，为每个电网创建按容量加权的每小时碳强度因子（每兆瓦时发电量对应的排放量）。您可以在此处查看 Electricity Maps 的碳强度因子。 Electricity Maps 的数据采集流水线、电网混合计算和排放因子方法已获得 SGS 颁发的独立有限保证函，确认符合包括 ISO 14064 和 GHG 协议范围 2 指南在内的国际标准。

需要注意的是，Electricity Maps 并未提供所有 Google Cloud 位置的数据，尤其是在亚洲地区存在明显的数据缺口。在这些数据缺失的情况下，Google 会使用国际能源署发布的各国家/地区年度平均碳强度因子。

Google 会将相关的碳排放强度因子与其每个云位置对应起来。然后，我们将每个位置每项内部服务的每小时能耗乘以该位置的相应碳排放强度因子，即可确定每个位置每小时该内部服务按位置统计的碳足迹。每项内部服务的碳足迹每 24 小时汇总一次，以计算该内部服务在每个位置的每日碳足迹。这些基于位置的碳足迹每天汇总一次，以计算每个 Google Cloud 区域的内部服务碳足迹以及全球总碳足迹。

向 SKU 和客户分配

每项内部服务按位置统计的排放量会分配给可供客户购买的 Google Cloud产品单位 (SKU)，然后将 SKU 按位置统计的足迹汇总到 Google Cloud 产品，以用于客户报告。

每种 Google Cloud 产品都包含一个或多个面向客户的、可供购买的单元，这些单元通过唯一的 SKU 进行标识（请参阅所有 Google Cloud SKU）。例如，Cloud Storage 是一项服务，而 Cloud Storage“Standard Storage Finland”“Nearline Storage Finland”“Coldline Storage Finland”和“Archive Storage Finland”是 SKU，表示 Cloud Storage 服务在芬兰的不同存储类别（请参阅所有 Cloud Storage SKU）。

Google Cloud 主要通过“购买的 SKU”在客户之间分配每种Google Cloud 产品的基于位置的总碳足迹。 Google Cloud请注意，大多数 Google Cloud SKU 都是按体积计费的。例如，某些存储空间 SKU 的价格和购买量以太字节为单位。 客户购买任何给定产品的数量（我们称之为“SKU 用量”）是数据中心义务和负载的一个重要因素。