Exporter votre empreinte carbone

Vous pouvez exporter vos données Empreinte carbone vers BigQuery afin de les analyser ou de créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés.

L'exportation Empreinte carbone capture estimation des émissions de gaz à effet de serre associées à l'utilisation les services Google Cloud abordés pour le compte de facturation sélectionné.

Une fois que vous avez configuré une exportation, Les ressources BigQuery permettant de stocker et d'interroger les données exportées.

Avant de commencer

Pour créer une exportation d'empreinte carbone, nous vous recommandons de disposer des rôles IAM suivants :

Plus précisément, vous devez disposer des autorisations IAM suivantes sur le projet Google Cloud :

  • resourcemanager.projects.update
  • serviceusage.services.enable
  • bigquery.transfers.update

et l'autorisation IAM suivante sur le compte de facturation :

  • billing.accounts.getCarbonInformation

Si vous utilisez VPC Service Controls

Si votre organisation utilise VPC Service Controls, une règle d'entrée doit être définie pour l'API BigQuery et l'API du service de transfert de données BigQuery.

Pour votre règle de stratégie d'entrée :

  • Définissez la source dans la section "De" sur "Toutes les sources autorisées".
  • Accordez l'autorisation à l'identité els-da-carbon@gcp-carbon-footprint-exports.iam.gserviceaccount.com.

Configurer une exportation de l'empreinte carbone vers BigQuery

Les données sur l'empreinte carbone sont exportées via le service de transfert de données BigQuery. Le transfert de données crée un table partitionnée par mois carbon_footprint dans l'ensemble de données BigQuery de votre choix.

L'empreinte carbone exporte les données de chaque mois le 15 du mois suivant. Par exemple, les données carbone de septembre 2022 seront exportées le 15 octobre 2022.

Une fois une configuration de transfert d'empreinte carbone créée, elle exportera automatiquement les futurs rapports sur l'empreinte carbone le 15 de chaque mois. Vous : et exécuter un remplissage pour demander des données historiques remontant à janvier 2021.

Console

Pour lancer l'exportation, procédez comme suit:

  1. Accéder à "Empreinte carbone"
  2. Sélectionnez le compte de facturation Cloud que vous souhaitez exporter depuis le Compte de facturation.
  3. Cliquez sur Export (Exporter) pour activer le service de transfert de données BigQuery et ouvrir la page du service de transfert de données BigQuery.
  4. Sur la page du service de transfert de données BigQuery:
    1. Assurez-vous que Source est défini sur "Empreinte carbone de Google Cloud" Exports".
    2. Dans Transfer config name (Nom de la configuration de transfert), saisissez un nom à afficher.
    3. Dans Paramètres de destination, cliquez sur le champ ID de l'ensemble de données, puis Sélectionnez Create new dataset (Créer un ensemble de données) pour créer Ensemble de données BigQuery pour héberger la table exportée ou sélectionnez un ensemble de données BigQuery existant.
    4. Dans Détails de la source de données, confirmez l'ID du compte Cloud Billing à exporter. Vous pouvez également ajouter d'autres ID de compte sous la forme d'une liste d'éléments séparés par une virgule. Tous les ID de compte de facturation doivent être au format XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX.
  5. Cliquez sur Enregistrer.
  6. Dans la fenêtre de demande d'accès, cliquez sur Allow (Autoriser).

bq

Exécutez la commande bq mk --transfer_config. pour lancer l'exportation:

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--params='{"billing_accounts":"BILLING_ACCOUNT_IDS"}' \
--data_source='61cede5a-0000-2440-ad42-883d24f8f7b8'

Où :

  • DATASET est l'ensemble de données cible de la configuration de transfert.
  • NAME est le nom à afficher pour la configuration de transfert. Par exemple : "Rapport carbone de l'entreprise".
  • BILLING_ACCOUNT_IDS correspond à l'ID de votre compte de facturation ou à une liste d'ID de compte de facturation séparés par une virgule. Exemple : XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX,XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX.

Terraform

Utilisez la ressource Terraform bigquery_data_transfer_config pour créer une exportation :

resource "google_bigquery_data_transfer_config" "RESOURCE_NAME" {
  display_name           = "NAME"
  data_source_id         = "61cede5a-0000-2440-ad42-883d24f8f7b8"
  destination_dataset_id = google_bigquery_dataset.DATASET.dataset_id
  params = {
    billing_accounts     = "BILLING_ACCOUNT_IDS"
  }
}

Où :

  • RESOURCE_NAME est le nom de la ressource Terraform. Exemple : carbon_export.
  • NAME est le nom à afficher pour la configuration de transfert. (par exemple, "Rapport sur les émissions de carbone de l'entreprise").
  • DATASET est le nom de la ressource Terraform google_bigquery_dataset à utiliser comme ensemble de données cible pour l'exportation.

  • BILLING_ACCOUNT_IDS est votre ID de compte de facturation ou un liste des ID de compte de facturation séparés par une virgule. Exemple : XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX,XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX.

La configuration de transfert a maintenant été créée et exportera les données le 15 de chaque mois à venir.

La configuration de transfert n'exporte pas automatiquement les données historiques. À demander des données historiques remontant à janvier 2021, planifier une remplissage de données en procédant comme suit.

Console

Pour planifier le remplissage des données, procédez comme suit:

  1. Accédez aux détails du transfert que vous venez de créer.
  2. Cliquez sur Schedule Backfill (Programmer un remplissage).
  3. Sélectionnez Exécuter pour une plage de dates.
  4. Sélectionnez le 15 février 2021 comme date de début et la date du jour comme end date. Notez que l'exportation du 15 février 2021 contient les données de janvier 2021 et est donc le mois le plus ancien que vous pouvez demander.
  5. Cliquez sur OK pour demander le remplissage des données.

Des remplissages de données seront créés pour la plage sélectionnée, en cours d'exportation des données mensuelles historiques vers l'ensemble de données de destination.

bq

Exécutez la commande bq mk --transfer_run. pour créer un remplissage:

bq mk \
--transfer_run \
--start_time=START_TIME \
--end_time=END_TIME \
CONFIG

Où :

  • START_TIME est un code temporel qui spécifie l'heure de début de la plage à remplir. Par exemple : 2021-02-15T00:00:00Z. Notez que le 15 février 2021 est la date la plus proche que vous pouvez spécifier ici, car il contient les données de janvier 2021.
  • END_TIME est un code temporel spécifiant l'heure de fin de la plage à remplir. Par exemple : 2022-09-15T00:00:00Z. Vous pouvez utiliser la date actuelle.
  • TRANSFER_CONFIG est l'identifiant du transfert créé à l'étape précédente. Exemple : projects/0000000000000/locations/us/transferConfigs/00000000-0000-0000-0000-000000000000.

Une fois les données exportées, vous pouvez utiliser BigQuery pour afficher et interroger les données. En savoir plus sur le schéma de données

Vous pouvez partager les données exportées avec d'autres membres de votre organisation en accordant lui Rôle IAM "Utilisateur BigQuery" sur le projet sélectionné précédemment. Vous pouvez également accorder des autorisations au niveau de l'ensemble de données ou de la table Rôle IAM "Lecteur de données BigQuery"

Gérer les exportations de l'empreinte carbone

Vous pouvez gérer vos exportations Empreinte carbone via le Service de transfert de données BigQuery. Découvrez comment utiliser les transferts.

Exportation vers Google Sheets ou un fichier CSV...

Après avoir configuré l'exportation de votre empreinte carbone vers BigQuery et que l'exportation planifiée est terminée, vous pouvez exporter ces données depuis BigQuery vers Google Sheets ou CSV.

  1. Accéder à BigQuery
  2. Dans le panneau Explorateur, développez votre projet et votre ensemble de données, puis sélectionnez le table contenant les données exportées sur l'empreinte carbone.
  3. Cliquez sur Requête.
  4. Saisissez une requête pour afficher les données que vous souhaitez exporter. Un exemple est donné ci-dessous.
  5. Une fois la requête exécutée, sous Résultats de la requête, cliquez sur Enregistrer les résultats.
  6. Sélectionnez le format souhaité, puis cliquez sur Enregistrer.

La requête suivante vous permet d'enregistrer l'intégralité du contenu de la table exportée:

SELECT
  usage_month,
  billing_account_id,
  project.number AS project_number,
  project.id AS project_id,
  service.id AS service_id,
  service.description AS service_description,
  location.location AS location,
  location.region AS region,
  carbon_model_version,
  carbon_footprint_kgCO2e.scope1 AS carbon_footprint_scope1,
  carbon_footprint_kgCO2e.scope2.location_based AS carbon_footprint_scope2_location_based,
  carbon_footprint_kgCO2e.scope3 AS carbon_footprint_scope3,
  carbon_footprint_total_kgCO2e.location_based AS carbon_footprint_total_location_based
FROM
  `PROJECT.DATASET.carbon_footprint`
ORDER BY
  usage_month DESC,
  carbon_footprint_total_location_based DESC

Étape suivante