碳足迹报告方法

本页介绍了碳足迹提供的针对特定客户的温室气体排放报告背后的背景、概要方法和技术详情。版本说明中记录了未来对数据源和方法所做的任何更改。

碳足迹报告简介

为帮助客户在尽可能减少碳足迹时开展业务，Google Cloud 提供了碳足迹。它可让每个客户了解从 Google Cloud 购买的产品的气候影响，以便客户可以报告并采取措施来减少这些影响。

Google Cloud 客户通常在多个区域中使用多种 Google Cloud 产品组合，这使得跟踪其工作负载的碳足迹变得非常复杂。为了向客户提供根据其具体碳足迹量身打造的报告，Google 会分析为其内部服务提供支持的计算基础架构产生的碳排放量。Google 会将这些排放量分配给每个 Google Cloud 产品，并根据客户对这些 Google Cloud 产品的使用情况将这些排放量分配给客户。

碳足迹报告提供的 Google Cloud 特定于客户的温室气体排放数据未经过第三方验证或保证。对我们的方法或数据源的任何更新都可能导致我们的计算方式发生重大变更，并且可能导致碳足迹报告提供的当前和以往特定于 Google Cloud 客户的温室气体排放数据发生变化。

方法背后

碳足迹报告是根据广泛认可的温室气体协议碳报告和核算标准 (GHGP) 编制的，这些标准为排放报告提供了详细的指导。

Google Cloud 会根据使用情况向所有客户分配其排放量（包括 Google Cloud 的范围 1、2 和 3），然后客户可以将分配的 Google Cloud 排放数据作为范围 3 排放量（与价值链相关的间接排放量）整合到他们自己的报告中。

分配和报告流程

碳足迹在报告和信息中心内使用 GHGP 的基于位置和基于市场的报告标准。

  • 基于位置的范围 2 排放数据表示指定地点使用的所有发电来源产生的排放量。基于位置的排放量数据未考虑 Google 的可再生能源购买协议或其他无碳电力合同。因此，这些指标可帮助客户了解其 Google Cloud 产品选择和使用模式如何影响温室气体排放，而无需将 Google 的无碳电力购买考虑在内。

  • 基于市场的范围 2 排放数据包括 Google 按照 GHGP 基于市场的方法和标准采购的相应数据中心对相应数据中心的无碳电力的影响。Google Cloud 客户如果希望为自己的产品和服务编译范围 3 年度排放量清单，则可能会发现按市场统计的排放量最有用。

碳足迹从自下而上构建其计算，在很大程度上依赖于 Google 数据中心内的机器级功耗和活动监控。这样，我们就可以将排放量分配给直接使用这些机器或推动机器购买决策的内部服务。这种细化程度最终使我们能够根据客户的具体使用情况将排放量分配给客户。

除了根据基于位置和基于市场的排放数据的不同方式统计 Google 的无碳电力采购以外，碳足迹还在估算基于位置和基于市场的排放量时，使用不同粒度级别的排放系数：

  • 系统会使用每小时温室气体排放系数来计算基于位置的排放量。这是因为向电网供电的发电机在不断变化；每小时的温室气体排放系数会考虑每小时使用的发电源组合。当与每小时的电力负载数据匹配时，此计算方法得出的排放量会受电网电力需求与供电资源之间关系的影响。更精细的排放量计算更适合用于优化工作负载位置和时间，以减少运营中的温室气体排放。
  • 系统会使用年度温室气体排放系数来计算按市场统计的排放量。这是因为这些是其他范围的企业温室气体核算中最常使用的排放系数。这些排放系数，再加上 Google 无碳电力采购的影响，因此是将其纳入报告的“范围 3 排放量”清单的合适数据源。

使用机器级数据和每小时排放系数是一种新方法，因此这些排放量报告尚未经过第三方验证或保证。虽然 Google 每年都会从经认可的独立审核机构处获得 Google 自上而下足迹的第三方保证，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验证或保证。然而，第三方对我们计算 Google Cloud 产品产生的温室气体排放量并将其根据温室气体协议分配给各个客户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。

边界

碳足迹报告包含因以下活动而产生的排放量：

  • 范围 1
    • 现场燃烧的化石燃料，例如用作备用电力的柴油、用于供暖的天然气，以及车队车辆中使用的燃料。
  • 范围 2
    • Google Cloud 产品的用电量，包括 Google 自有的计算和网络设备，以及制冷和照明等辅助电力服务产生的用电量，无论是在 Google 自有的数据中心内，还是在他人拥有的设施内（按位置计算和按市场统计的计算）。
  • 范围 3
    • 数据中心设备的上游生命周期（嵌入式）排放量。
    • 数据中心建筑物的上游生命周期（嵌入式）排放量。
    • 与在 Google 数据中心工作的员工相关的出差和通勤。

碳足迹报告未排除由以下活动产生的排放量：

  • 产生随后在输电和配电过程中会损失的电力。
  • 用于发电电网发电的燃料的提取和运输，以及与发电设施和设备相关的生命周期排放量。
  • HVAC 系统冷却剂产生的模糊排放物。
  • 互联网服务提供商合作伙伴的小型设备部署所产生的排放量。
  • 部署在数据中心外部的 Google 网络设备所产生的排放量。
  • 数据中心设备和建筑的下游使用终止排放量。

调研方法

系统会自动计算特定 Google Cloud 客户的碳足迹报告（“碳足迹报告”）。本部分介绍了 Google Cloud 如何进行这些计算。

主要概念

  • Google Cloud 是一个共享计算平台。它的计算资源（处理能力、内存、存储空间、网络等）由各个 Google Cloud 客户共享。

  • Google 的组织结构是称为内部服务的功能单元。内部服务是在 Google 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，并用作面向客户的产品单元 (SKU)。

  • 电力是 Google Cloud 最大的温室气体排放源之一。数据中心将计算资源整合到共享建筑物中。这些建筑消耗电力来运行计算设备，并消耗更多电力来满足灯光、制冷、电力系统和其他辅助需求。

  • 电力是由全球各地各自电网中的各种发电厂提供的。发电产生的温室气体因发电燃料（例如天然气、煤炭、风、太阳、水）等因素而异。每个网格的生成来源都不相同，而在一天当中，这些生成来源会有所不同。

  • 如果将 Google Cloud 的用电情况及其产生的碳足迹分散给特定产品和客户，会带来一个技术难题。由于为满足客户的计算需求而调用共享资源层，因此确定客户占用空间非常复杂。通过开发新的分配方法和假设（详见下文），Google Cloud 能够提供适当并代表每位客户的云计算使用情况和产品选择的客户配额报告。

计算摘要

碳足迹首先根据计算用量和数据中心资源需求来计算能源使用量。然后，碳足迹会计算按位置和市场统计的用电碳排放量，并将这些排放量分配给所有客户，以及每个客户所购买商品的碳排放量。然后，通过按比例分配非电力来源产生的排放，增加每位客户和产品产生的电力排放量。
基于市场的排放指标会将 Google 的清洁电力购买量与相关数据中心负载进行匹配，从而确定 Google 购买清洁能源的区域按市场统计的电力排放系数。在按市场统计的排放量报告中，基于地区市场的排放系数取代了基于位置的排放系数。

内部服务的能源使用和能源分配

为了将机器的总能耗分配给内部服务，Google 会分别评估运行工作负载时的能耗（“动态功率”）和机器空闲时消耗的能耗（“空闲电源”）。根据相对的内部服务 CPU 使用率，每台机器每小时的动态功率会分配给其支持的内部服务。系统根据每项内部服务在数据中心内的资源分配（CPU、RAM、SD、HDD）来分配机器空闲电量。

日常能耗（电源系统、制冷和灯具）会根据机器的总能耗，每小时向每台机器及其用户分配。

Google 的共享基础架构服务会跟踪调用它们的其他内部服务的使用情况。这样一来，就可以根据共享基础架构服务的相对使用情况，将共享基础架构服务的能源用量重新分配给这些内部服务。对于某些没有足够使用情况数据的内部服务，Google 会使用内部成本来重新分配共享基础架构的能耗。

当这些计算和分配完成后，我们就将每小时的能耗分配给每个数据中心内的每项内部服务。

电力产生的温室气体排放：根据位置计算

Google 将特定位置的能源使用量乘以电网碳排放强度系数，从而每小时计算按位置统计的温室气体排放量。这反映了在能源消耗地点流入电网的实际能源组合（化石燃料、可再生能源等）。值得注意的是，基于位置的范围 2 排放未考虑能源购买选择或合同，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包含与发电相关的排放量，不包括其他生命周期阶段。 每小时排放系数数据由 Electricity Maps 提供。在没有 Electricity Maps 数据的情况下，Google 会使用国际能源署发布的特定国家/地区的年度平均碳排放强度系数。

为了计算排放量，Google 用每个地点每项内部服务的每小时能耗乘以该时段和地点对应的碳排放强度系数，从而确定内部服务按位置统计的每小时和地点的电力碳足迹。

电力产生的温室气体排放：按市场统计的排放量

按市场统计的耗电量是通过根据 GHGP 标准将 Google 的清洁电力购买量与相关数据中心负载进行匹配来估算得出的。

Google 每年都会计算其按市场统计的排放量，都会考虑我们的清洁电力合约设施的实际发电量和每个工厂使用的电力。这种计算方法使用的是由国际能源署发布的政府来源公布的年排放系数。

在我们购买清洁电力的每个区域，都会按市场计算 Google 数据中心的年度总排放量。按位置统计的电力排放量根据上一年该区域的可再生电力百分比的比率按比例减少。将按比例调整系数乘以相应区域基于位置的精细排放量计算结果，即可生成按客户和产品细分的每月排放量报告。

基于市场的调整系数每年更新一次，因为它依赖的是 Google 基于市场的排放量总体计算结果。因此，按市场统计的排放报告并未提供 Google 在任何给定时间的用电和可再生能源发电动态视图，而是反映了我们上一年的可再生能源活动。

GHGP 范围 2 指南将购买的清洁能源的零排放声明限制为仅生成并在同一地理区域内合理时间内使用清洁能源的情形。

请注意，按位置统计的排放量数据和按市场统计的排放量数据中的排放系数有所不同。

  • 系统会使用每小时温室气体排放系数来计算基于位置的排放量。这是因为向电网供电的发电机在不断变化；每小时的温室气体排放系数会将每小时使用的发电源组合考虑在内。当与每小时的电力负载数据匹配时，此计算方法得出的排放量会受电网电力需求与供电资源之间关系的影响。更精细的排放量计算更适合用于优化工作负载位置和时间，以减少运营中的温室气体排放。
  • 系统会使用年度温室气体排放系数来计算按市场统计的排放量。 这是因为这些是其他范围的企业温室气体核算中最常使用的排放系数。这些排放因素，再加上 Google 无碳电力采购的影响，是将其纳入报告的“范围 3 排放量核算”的合适数据源。

SKU 的电力足迹分配

每种 Google Cloud 产品都作为面向客户的产品单元使用，由其唯一 SKU 标识。Google 将每个 SKU 与提供它的内部服务相关联（该服务通常与等效的 Google Cloud 产品进行一对一映射）。并非所有 Google Cloud 产品都被碳足迹报告涵盖，因为未必总能进行这种映射。SKU 用量是将每个 Google Cloud 产品的总电力碳足迹分配给其客户的主要方式。

Google 首先会量化每个 SKU 的排放足迹。内部服务的碳足迹按其用量（购买数量）和定价（均以美元）成比例分配到其 SKU，同时计算部署内部服务的每个地点的不同碳强度。此分配通过一系列满足以下原则的方程求解：

  • 在同一位置部署的给定内部服务的 SKU 的碳足迹与其定价成正比
  • 部署在多个地点的特定内部服务的特定 SKU，在每个地点的碳足迹各不相同，与每个地点的电网碳强度成正比
  • 每项内部服务中所有 SKU 的碳足迹总量等于内部服务的总碳足迹，加上某些活动产生的一些开销（上述内部服务分配未考虑）。所有 SKU 的碳足迹总量等于 Google Cloud 基于位置的电力碳足迹总量。

客户的电力足迹分配

求解这些方程可得出每个部署 SKU 区域中每个 SKU 的总碳足迹。电力计算的最后一步是将 SKU 区域碳足迹分配给特定客户，并聚合为有意义的单位（产品、项目、区域）。下面简要介绍了此流程：

  1. 首先，将每个 SKU 的碳足迹除以指定区域 SKU 总用量（用量指标），即可确定该区域每个 SKU 的每次用量碳足迹。
  2. 然后，将每个客户在每个区域中每个 SKU 的用量乘以相应的 SKU 碳强度系数。这样，就可以按 SKU、区域、每个客户计算资源量。
  3. 然后，系统会将客户 SKU 足迹汇总到特定于客户的 Google Cloud 产品足迹中，以提高所报告的碳排放量数据的可信度。
  4. 最后，系统会按月汇总数据，以最大限度地减少每日波动。生成的报告包含按客户具体位置计算的电力碳足迹总量，每月总计，包含每个 Google Cloud 产品、每个客户定义的项目和每个区域的细分数据。

请注意，系统会执行验证以确保所有客户电力碳足迹的总和等于 Google Cloud 基于位置的电力碳足迹总量。

非电力排放源

虽然 Google Cloud 的碳排放量大部分是电力产生的排放量，但其他排放源产生的碳排放量也占到了总碳排放量的比例。

碳足迹使用来自 Google 公司范围排放量清单的这些非电力来源的数据流。因此，非电力来源的排放量在计算并将其添加到 Google Cloud 足迹时，其动态和精细度低于电力排放量。虽然我们每小时会测量用电情况和根据位置统计的相关排放量，但其他来源的排放量是按月或按年确定的，无法根据任何地理位置特征提供。请注意，我们无法保证针对数据中心设备和数据中心设施的嵌入式排放量提供 Google 公司范围内的数据。

为了将公司范围非电力来源的排放量分配给碳足迹报告中特定于客户的明细，我们建立了一个分配系数，即客户的 Google Cloud 用电量与 Google Cloud 总用电量的比率，然后将该系数乘以每个来源的全球 Google Cloud 排放量，确定方式如下。

  • 数据中心设备的嵌入式排放量：此排放源包括提取、优化材料并将其运输到设备制造地点所需的活动，以及与制造流程相关的排放量。利用生命周期分析，Google 已为数据中心设备确定了逐项嵌入的排放量足迹。然后，我们会在 4 年期限内摊销这些碳足迹（我们选择符合我们的财务会计标准，但我们发现在实践中设备的使用寿命要长得多），从而给每台设备造成年度排放负担。

    Google 数据中心常驻的机器总数和所有设备的排放总和每月都会更新，具体方法为添加新机器并在 4 年期限后弃用这些机器。

  • 数据中心设施的嵌入式排放量：此排放源包括提取、优化和运输到数据中心施工地点所需的活动，以及与建筑本身相关的排放量，包括冷却系统和电力系统等现场基础设施的排放量。利用生命周期分析，Google 已经确定了数据中心的建设排放量足迹，然后根据新增数据中心的规模（数据容量）相应增加或减少的排放量。然后，我们会在 20 年期限内摊销这些按比例调整的碳足迹（选择符合我们的财务会计标准）。

    Google 每月都会将新的可用建筑物容量添加到其正在运行的嵌入式设施排放量的计算中。

  • 现场燃烧的化石燃料：此类排放源包括数据中心现场使用的所有燃料，例如备用电源、供水和供暖以及运输（车队车辆）。Google 每年都会收集所有相关记录，并汇总数据中心燃料的总用量，并在年度排放报告流程中计算产生的碳足迹。

    数据中心燃料排放总量每年都会更新，用于计算碳足迹。

  • 数据中心员工通勤和出差：此排放源包括与在 Google 数据中心工作的员工相关的旅行和通勤。Google 每年都会收集员工通勤方式的出行记录和预估值，每次都会产生相应活动的全球排放总量。然后，将数据中心员工人数与 Google 员工总数相乘，得出数据中心员工总排放量，从而得到 Google 在全球各地的排放总量。

    数据中心通勤和出行总排放量每年都会更新，以便计算碳足迹。

技术详情

用电

本部分介绍了 Google 自下而上的耗电量计算方法。

首先，每台机器都会为一项或多项内部服务运行工作负载。Google 每小时会使用每台机器记录一次内部服务。同样，Google 也会按小时记录机器的用电量。

机器的功耗包括执行工作负载的功耗（动态功耗）和机器处于空闲状态时的功耗（空闲功耗）。您可以使用两种不同的方法将这些机器级功耗分配到内部服务等级：

  • 每台机器的每小时动态功率会分配给在该小时内支持的内部服务。当工作负载运行时，影响能耗的主要资源就是 CPU 使用率。Google 会按机器和内部服务工作负载监控其数据中心内的 CPU 使用情况。如果一项内部服务正在使用机器，它会将机器的动态能耗分配给该内部服务。如果机器支持多项内部服务，Google 会根据机器上运行的每项内部服务的 CPU 使用率，按比例分配动态功率。
  • 闲置能耗会根据每个内部服务在数据中心内的资源分配来分配给 Google 内部服务。机器处于空闲状态的一个重要因素是希望获得“就绪”的计算资源（CPU、RAM、HDD、SDD），以便在没有延迟或中断的情况下执行不确定但可能较大的工作负载。空闲能力的分配取决于购买的计算资源的级别，而不管内部服务是否在使用这些资源。这种分配方式会导致每个内部服务、每个数据中心位置都发生空闲的电源分配。

然后，数据中心将电力开销（电源系统、制冷、灯具）分配给数据中心内的每台机器。Google 会在建筑物层面测量此负载，并在子建筑物层面更精确地估算该负载，将经过验证的算法用作 Google 能效监控系统的一部分。子建筑物估算会按照与完成的动态和空闲配电相同的比例，在子建筑物部门部署的机器上进行分配。

接下来，根据更高级别内部服务对这些基础架构服务的使用情况，分配共享基础架构服务软件层所需的电量。共享基础架构服务的开销负载会计入其分配范围。这些分配仍保持在内部服务（而非机器）级别。

对于没有足够使用情况数据的内部服务，Google 会使用内部服务间的补贴费用来重新分配共享基础架构的能源消耗。例如，Artifact Registry 使用 Cloud Storage。因此，重新分配给 Artifact Registry 的 Cloud Storage 能耗比例是 Artifact Registry 使用 Cloud Storage 服务的费用除以 Cloud Storage 总费用所得的值。部分内部服务不影响收入。如果内部服务对收入中立或对收入有积极影响，则其所有能源使用都将重新分配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 的计算方式。

电网碳排放系数从平衡机构的发电数据开始。这些数据提供了当日能源组合，即电网可用不同电厂的相对发电量。然后，Electricity Maps 添加了互连电网之间的实时电力进出口。

最后，电力地图使用政府间气候变化委员会 (IPCC) (2014) 针对每种发电来源（例如煤炭、天然气、水力发电等）的发电排放系数，计算每个发电来源（例如，煤炭、天然气、水电等）的体积加权每小时碳强度系数（每兆瓦时电的排放量）。您可以在此处查看 Electricity Maps 的碳强度系数。

请注意，Electricity Maps 并未提供所有 Google Cloud 位置的数据，亚洲地区尤其如此。如果无法获得此类数据，Google 会使用由国际能源署发布的特定国家/地区年度平均碳强度系数。

Google 会将相关的碳排放强度系数映射到其每个 Cloud 位置。然后，我们会将每个地点每项内部服务的每小时能源使用量乘以该地点的相应碳排放强度系数，以确定内部服务每小时和基于地点的碳足迹。系统会每 24 小时计算一次内部服务的占用空间，从而为每个位置创建该内部服务的每日占用空间。系统会每天将这些基于位置的碳足迹相加，得出每个 Google Cloud 区域的内部服务碳足迹以及全球总计。

分配给 SKU 和客户

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 基于位置的数据汇总到 Google Cloud 产品中，以用于生成客户报告。

每个 Google Cloud 产品都包含一个或多个可供客户购买的单元，这些单元按唯一 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”是代表芬兰 Cloud Storage 服务的不同存储类别的 SKU（请参阅所有 Cloud Storage SKU）。

Google Cloud 使用“已购买的 SKU”作为主要方式，在 Google Cloud 客户之间分配每个 Google Cloud 产品按位置统计的碳足迹总量。需要注意的是，大多数 Google Cloud SKU 都是容量型。例如，某些存储 SKU 是按 TB 级价格和购买的。客户购买任何指定产品的量（我们称之为“SKU 使用量”）是影响数据中心义务和负载的重要因素。