CO2-Bilanz exportieren

Sie können Ihre CO₂-Bilanzdaten nach BigQuery exportieren, um Datenanalysen durchzuführen oder benutzerdefinierte Dashboards und Berichte zu erstellen.

Der Export der CO₂-Bilanz erfasst die geschätzten Treibhausgasemissionen im Zusammenhang mit der Nutzung abgedeckter Google Cloud-Dienste für das ausgewählte Rechnungskonto.

Nach der Konfiguration eines Exports werden Ihnen die BigQuery in Rechnung gestellt, die zum Speichern und Abfragen der exportierten Daten verwendet werden.

Hinweise

Für den Export der Carbon Footprint benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen:

Genauer gesagt benötigen Sie die folgenden IAM-Berechtigungen für das Google Cloud-Projekt:

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

Außerdem ist die folgende IAM-Berechtigung für das Rechnungskonto erforderlich:

  • billing.accounts.getCarbonInformation

Wenn Sie VPC Service Controls verwenden

Wenn Ihre Organisation VPC Service Controls verwendet, muss eine Ingress-Regel für die BigQuery API und die BigQuery Data Transfer Service API definiert werden.

Für die Regel der Ingress-Richtlinie:

  • Legen Sie im Bereich „Von“ die Quelle auf „Alle Quellen zulassen“ fest.
  • Gewähren Sie der Identität els-da-carbon@gcp-carbon-footprint-exports.iam.gserviceaccount.com die Berechtigung.

CO2-Bilanzexport nach BigQuery konfigurieren

Daten zum Carbon Footprint werden über den BigQuery Data Transfer Service exportiert. Durch die Datenübertragung wird im gewünschten BigQuery-Dataset eine monatlich partitionierte Tabelle namens carbon_footprint erstellt.

Die Daten für Carbon Footprint werden am 15. des Folgemonats exportiert. So werden beispielsweise CO₂-Daten für September 2022 am 15. Oktober 2022 exportiert.

Sobald eine Carbon Footprint-Übertragungskonfiguration erstellt wurde, werden zukünftige CO₂-Berichte automatisch am 15. eines jeden Monats exportiert. Sie können auch ein Backfill ausführen, um Verlaufsdaten bis Januar 2021 anzufordern.

Console

So starten Sie den Export:

  1. Zur CO₂-Bilanz
  2. Wählen Sie im Menü Rechnungskonto das Cloud-Rechnungskonto aus, das Sie exportieren möchten.
  3. Klicken Sie auf Exportieren, um den BigQuery Data Transfer Service zu aktivieren und die Seite „BigQuery Data Transfer Service“ zu öffnen.
  4. Auf der Seite „BigQuery Data Transfer Service“:
    1. Achten Sie darauf, dass unter Quelle „Google Cloud-CO₂-Bilanzexporte“ festgelegt ist.
    2. Geben Sie unter Transfer config name (Konfigurationsname für Übertragung) einen Anzeigenamen ein.
    3. Klicken Sie unter Zielanpassungen auf das Feld Dataset-ID und wählen Sie dann Neues Dataset erstellen aus, wenn Sie ein neues BigQuery-Dataset zum Hosten der exportierten Tabelle erstellen möchten. Alternativ können Sie auch ein vorhandenes BigQuery-Dataset auswählen.
    4. Bestätigen Sie unter Details zur Datenquelle die Cloud-Rechnungskonto-ID, die exportiert werden soll. Optional können Sie weitere Konto-IDs als durch Kommas getrennte Liste hinzufügen. Alle Rechnungskonto-IDs müssen das Format XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX haben.
  5. Klicken Sie auf Speichern.
  6. Klicken Sie im Fenster für die Zugriffsanfrage auf Zulassen.

bq

Verwenden Sie den Befehl bq mk --transfer_config, um den Export zu starten:

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

Wobei:

  • DATASET ist das Ziel-Dataset für die Übertragungskonfiguration.
  • NAME ist der Anzeigename für die Übertragungskonfiguration. Beispiel: „Carbon Report des Unternehmens“.
  • BILLING_ACCOUNT_IDS ist Ihre Rechnungskonto-ID oder eine durch Kommas getrennte Liste von Rechnungskonto-IDs. Beispiel: XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX,XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX

Terraform

Verwenden Sie die Terraform-Ressource bigquery_data_transfer_config, um einen Export zu erstellen:

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"
  }
}

Wobei:

  • RESOURCE_NAME ist der Name der Terraform-Ressource. Beispiel: carbon_export
  • NAME ist der Anzeigename für die Übertragungskonfiguration. Beispiel: „Carbon Report des Unternehmens“.
  • DATASET ist der Name der google_bigquery_dataset-Terraform-Ressource, die als Ziel-Dataset für den Export verwendet werden soll.

  • BILLING_ACCOUNT_IDS ist Ihre Rechnungskonto-ID oder eine durch Kommas getrennte Liste von Rechnungskonto-IDs. Beispiel: XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX,XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX

Die Übertragungskonfiguration wurde jetzt erstellt und die Daten werden jeden 15. des Monats exportiert.

Die Übertragungskonfiguration exportiert nicht automatisch Verlaufsdaten. Wenn Sie Verlaufsdaten bis Januar 2021 anfordern möchten, planen Sie mit den folgenden Schritten ein Daten-Backfill.

Console

So planen Sie den Daten-Backfill:

  1. Rufen Sie die Details der gerade erstellten Übertragung auf.
  2. Klicken Sie auf Backfill planen.
  3. Wählen Sie Für einen Zeitraum ausführen aus.
  4. Wählen Sie den 15. Februar 2021 als Startdatum und das heutige Datum als Enddatum aus. Der Export vom 15. Februar 2021 enthält die Daten für Januar 2021 und ist daher der früheste Monat, für den eine Anfrage möglich ist.
  5. Klicken Sie auf OK, um den Backfill der Daten anzufordern.

Für den ausgewählten Zeitraum werden Daten-Backfills erstellt, bei denen monatliche Verlaufsdaten in das Ziel-Dataset exportiert werden.

bq

Verwenden Sie den Befehl bq mk --transfer_run, um einen Backfill zu erstellen:

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

Wobei:

  • START_TIME ist ein Zeitstempel, der die Startzeit des zu ergänzenden Zeitraums angibt. Beispiel: 2021-02-15T00:00:00Z. Das früheste Datum, das Sie hier angeben können, ist der 15. Februar 2021, da es die Daten für Januar 2021 enthält.
  • END_TIME ist ein Zeitstempel, der die Endzeit des Zeitraums angibt, der zu ergänzen ist. Beispiel: 2022-09-15T00:00:00Z. Sie können das aktuelle Datum verwenden.
  • TRANSFER_CONFIG ist die Kennung der Übertragung, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben. Beispiel: projects/0000000000000/locations/us/transferConfigs/00000000-0000-0000-0000-000000000000

Nachdem die Daten exportiert wurden, können Sie sie mit BigQuery ansehen und abfragen. Weitere Informationen zum Datenschema

Sie können die exportierten Daten für andere Nutzer in Ihrer Organisation freigeben, indem Sie ihnen die IAM-Rolle „BigQuery-Nutzer“ für das zuvor ausgewählte Projekt gewähren. Alternativ können Sie mit der IAM-Rolle „BigQuery Data Viewer“ detaillierten Zugriff auf Dataset- oder Tabellenebene gewähren.

Exporte der CO₂-Bilanz verwalten

Sie können Ihre CO₂-Bilanzexporte über den BigQuery Data Transfer Service verwalten. Weitere Informationen zum Arbeiten mit Übertragungen

In Google Tabellen oder CSV exportieren

Nachdem Sie den Export der CO₂-Bilanz nach BigQuery konfiguriert und der geplante Export abgeschlossen ist, können Sie diese Daten aus BigQuery in Google Tabellen oder CSV exportieren.

  1. BigQuery aufrufen
  2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und das Dataset und wählen Sie dann die Tabelle aus, die die exportierten Daten zur CO₂-Bilanz enthält.
  3. Klicken Sie auf Abfrage.
  4. Geben Sie eine Abfrage ein, um die Daten zurückzugeben, die Sie exportieren möchten. Unten finden Sie ein Beispiel.
  5. Klicken Sie nach dem Ausführen der Abfrage unter Abfrageergebnisse auf Ergebnisse speichern.
  6. Wählen Sie das gewünschte Format aus und klicken Sie auf Speichern.

Mit der folgenden Abfrage können Sie den gesamten Inhalt der exportierten Tabelle speichern:

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

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