碳足迹报告方法

本页将介绍相关背景、方法和技术,并概要介绍 客户特定温室气体排放报告背后的详细信息 由碳足迹提供。日后对数据源和方法所做的任何更改都会记录在版本说明中。

碳足迹报告简介

为了帮助客户尽可能以最小的碳足迹经营业务,Google Cloud 提供了碳足迹工具。它可让你了解 让客户了解 从 Google Cloud 购买的产品 以便客户可以报告相关情况并采取行动,以减少这些影响。

Google Cloud 客户通常使用多种多样的 多个区域提供的 Google Cloud 产品, 工作负载的碳足迹综合体。为了向客户提供 Google 会关注 由支持内部服务的计算基础架构所生成。 Google 将这些排放量分配给每款 Google Cloud 产品, 并根据客户对这些产品的使用情况将排放量分配给客户 Google Cloud 产品。

碳足迹报告提供的 Google Cloud 客户温室气体排放量尚未经过第三方验证或确认。对我们的方法或数据源的任何更新都有可能 会给我们的计算带来实质性变化,并可能导致 当前和以往的 Google Cloud 客户专用温室气体 需要调整的碳足迹报告提供的排放数据。

方法背后的原理

碳足迹报告是根据广泛 已识别 温室气体协议碳排放报告和会计标准 (GHGP),它提供了有关排放报告的详细指南。

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)分配给所有客户,因此客户可以将分配的 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)整合到自己的报告中。

分配和报告流程

碳足迹在报告和信息中心采用 GHGP 的基于位置基于市场的报告标准。

  • 按位置统计的范围 2 排放数据体现的是所有电力产生的排放量 给定位置正在使用的生成源。按位置统计的排放量数据并未将 Google 的可再生能源购电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了解 Google Cloud 产品选择和使用模式会影响温室气体的排放量 而不考虑 Google 购买的无碳电力。

  • 按市场统计的范围 2 排放量数据包括 Google 购买的无碳电力对相应数据中心的影响,计算方法和标准遵循 GHGP 的市场化方法和标准。如果 Google Cloud 客户希望为自己的产品和服务编制年度范围 3 排放量清单,则市场法足迹最有用。

碳足迹从底层到顶层进行计算,在很大程度上依赖于 Google 数据中心内机器级电源和活动监控。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。最终,我们能够根据客户的具体使用情况,以此精细程度向客户分配排放量。

除了基于位置基于市场的排放的不同方式外, Google 的无碳电力采购计划(碳足迹的数据 还会使用不同的粒度级别来估算排放因子, 基于位置基于市场的排放量:

  • 每小时温室气体排放因子用于计算基于位置 排放。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。如果与“每小时”匹配 这种计算方法会得出一个排放量 对电网电力需求和资源需求之间的关系 供其提供排放量计算的精细程度更高,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。
  • 年度温室气体排放因子用于计算按市场统计的 排放。这是因为这些排放因子在企业温室气体会计的其他范围中最常用。这些排放量 以及 Google 无碳电力采购的影响 使其成为适合纳入所报告范围 3 排放量的数据源 广告资源

使用机器级数据和每小时排放因子是一种新方法, 这些排放量报告尚未经过第三方验证或保证。而 Google 每年都会获得第三方保证 通过经过认证的独立审计机构对 Google 自上而下的数据 生成这些客户报告所需的数据流和流程 进行过类似的验证或保证。不过,第三方执行了详细审核 我们根据温室气体协议计算和分配 Google Cloud 产品产生的温室气体排放的方法,对个别客户提出质疑和 改进工作,随着这项工作日益成熟,我们期待进一步进行优化。

边界

碳足迹报告涵盖 以下活动:

  • 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 系统冷却剂的逸散排放。
  • 范围 2

    • Google Cloud 产品 用电,包括由 Google 拥有的计算和网络资源消耗 以及冷却和辅助电力服务等 无论是在 Google 自有的数据中心内,还是在 Google 自有自营的设施内 其他数据(基于地理位置和市场的计算方式)。
  • 范围 3

    • 数据中心设备的上游生命周期(隐含)排放量。
    • 数据中心建筑物的上游生命周期(隐含)排放量。
    • 与在 Google 数据中心工作的员工相关的商务差旅和通勤。
    • 发电,但在输送和配送过程中会丢失。
    • 开采、生产和运输用于电网供电的燃料。

碳足迹报告不包括因以下活动产生的排放量:

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

调研方法

特定于 Google Cloud 客户的碳足迹报告( “碳足迹报告”)。此部分 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。其计算能力 处理能力、内存、存储空间、网络等资源, 所有 Google Cloud 客户共享。
  • Google 围绕着一系列称为 内部服务。内部服务是指 而 Google 数据中心机器上运行的是 Google Cloud 运维套件。 Google Cloud 产品使用内部服务,并以面向客户的产品单元 (SKU) 的形式进行消耗。

  • 电力是 Google Cloud 最大的温室来源之一 气体排放量。数据中心将计算资源整合到共用建筑物中。这些建筑运行计算时会消耗电力 以及用于照明、制冷、电力系统和 其他辅助需求

  • 电力由遍布世界各地的各类发电厂提供。发电产生的温室气体因发电燃料(例如天然气、煤炭、风能、太阳能、水能)等因素而异。每个网格的 生成来源也不同,在一个网格中,来源也会不同, 一整天的时间

  • 将 Google Cloud 的电力使用量及其产生的碳足迹细分到特定产品和客户是一项技术难题。确定客户足迹非常复杂, 多个共享资源层,以满足客户的计算需求。 制定新的分配方法和假设(如 让 Google Cloud 能够提供客户足迹报告 适当且能代表各个客户的云计算资源 用途和产品选择。

计算摘要

碳足迹首先通过计算函数来计算能源使用量 使用量和数据中心资源要求。然后,“碳足迹”功能会计算因使用电力而产生的按位置统计的碳排放量和按市场统计的碳排放量,并将这些排放量分配给客户,进而分配给每个客户购买的产品。然后,我们会将来自非电力来源的排放量按比例分配给每位客户和每件产品,从而增加每位客户和每件产品因使用电力产生的碳排放量。
按市场统计的排放量指标会将 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建立区域性按市场统计的电力排放因子。在按市场统计的排放报告中,按区域市场统计的排放报告 排放因子取代了基于位置的排放因子。

内部服务的能源使用和分配

为了将机器的总能耗分配给内部服务, Google 会单独评估运行工作负载时的能耗(“动态 与机器闲置时消耗的能量(“闲置电源”)相比。每个 机器的每小时动态功率会分配给它的内部服务 支持该小时(基于相对内部服务 CPU 使用率)。机器 系统会根据每项内部服务的资源为其分配闲置电源 分配(CPU、RAM、SD、HDD)。

系统会根据每台机器在当小时的总能耗,按小时向每台机器及其用户分配固定的能耗。

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。这使得共享基础设施能够 项服务根据能源使用情况, 来分析它们的相对使用情况对于某些没有 因此 Google 会使用内部费用来重新分配 基础设施的能耗。

这些计算和分配完成后,我们会提供每小时用电量 分配给各数据中心内的各项内部服务。

电力产生的温室气体排放量:基于位置的计算

Google 会按小时计算按位置统计的温室气体排放量,方法是将特定位置的能源使用量乘以电网电力碳排放强度系数。这反映了在能源消耗地点馈送到电网的实际电源组合(化石燃料、可再生能源等)。值得注意的是,按位置统计的范围 2 排放量未计入能源采购 选项或合同 - 例如能效属性证书 (EAC) 或功率 购买协议 (PPA)。

纳入考量的每小时电网碳排放强度数据 碳足迹报告仅包含 发电;不包括其他生命周期阶段 每小时的排放因子数据由 Electricity Maps 提供。如果无法获得电费地图数据,Google 会使用特定国家/地区的年度数据 国际能源署

为了计算排放量,Google 会将每个内部服务在每个位置的每小时能耗乘以相应时段和位置的适当碳排放强度因子,以确定内部服务在每个位置每小时的按位置统计的电力碳足迹。

电力产生的温室气体排放量:按市场统计的计算方法

按市场统计的电力足迹,是按照 Google 的清洁能源估算得出的 根据 GHGP 标准向相关数据中心负载提供电力。

Google 每年都会计算其按市场统计的排放量,并会考虑我们签订了清洁电力合同的设施的实际发电量以及每个数据中心的用电量。此计算使用的是国际能源署发布的来自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地区,我们都会为 Google 数据中心计算基于市场的年排放量总和。系统会根据上一年相应地区可再生电力占比,缩减基于位置的电力排放量。该缩放系数将乘以 在相应区域按位置精确计算排放量,以创建 按客户和产品细分的月度排放报告。

按市场统计的放大系数每年更新一次,因为它依赖于 Google 整体的按市场统计的排放量计算。因此,按市场统计的排放量报告并不能动态反映 Google 在任何给定时间的电力购买量和可再生能源发电量,而是代表我们上一年的可再生能源活动。

GHGP 范围 2 指南限制所购清洁能源的零排放声明 地理位置和合理的时间范围内来展示广告。

请注意,基于位置的排放数据和基于市场的排放数据的排放系数不同。

  • 每小时温室气体排放因子用于计算基于位置 排放。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。与每小时的电力负荷数据匹配后,此计算方法会生成一个排放量数据,该数据对电网的电力需求与用于供电的资源之间的关系非常敏感。排放量计算的粒度越高, 适合优化工作负载位置和时间, 温室气体排放。
  • 年度温室气体排放因子用于计算按市场统计的排放量。这是因为,这些排放系数是 公司温室气体核算的范围。这些排放因子与 Google 购买无碳电力的影响相结合,使其成为适合纳入报告范围 3 排放清单的数据源。

向 SKU 分配电力足迹

每项 Google Cloud 产品的消耗方式均为面向客户的产品单元,以其唯一的 SKU 标识。Google 会将每个 SKU 与提供该 SKU 的内部服务相关联(该服务通常与等效的 Google Cloud 产品一对一映射)。并非所有 Google Cloud 产品 碳足迹报告涵盖的范围 因为这种映射并非总能实现使用 SKU 的主要方式是 分配每个 Google Cloud 产品的总电力碳足迹 。

Google 首先量化每个 SKU 的排放足迹。内部服务的碳足迹会按其使用量(购买数量)和定价(全部以美元为单位)的比例分配给其 SKU,同时还会考虑内部服务部署在每个位置的碳强度不同。此分配可作为一系列方程求解,这些方程满足 以下原则:

  • 在同一位置部署的指定内部服务的 SKU 碳足迹与其定价成正比
  • 部署在多个位置的特定内部服务的特定 SKU 在每个位置的碳足迹不同,与每个位置的电网碳强度成正比
  • 每项内部服务中所有 SKU 的汇总足迹等于该内部服务的总碳足迹,加上上述内部服务分配中未计入的某些活动产生的一些开销。所有 SKU 的碳足迹总计等于总量 Google Cloud 按位置统计的电力碳足迹。

客户电力足迹分配

解这些方程可得出每个 SKU 在其部署的每个区域中的碳足迹总量。最后一个步骤是 计算电力的目的是分配 SKU 的区域级碳 具体客户足迹,汇总到有意义的单位(产品、 项目、区域)。下文简要介绍了此过程:

  1. 首先,将每个 SKU 的碳足迹除以给定区域的 SKU 总使用量(销量指标),以确定每个 SKU 在该区域的每次使用碳强度因子。
  2. 然后,将每个客户在每个区域中对每个 SKU 的使用量乘以相应的 SKU 碳强度系数。这样便可生成按 SKU、按地区和按客户的足迹。
  3. 然后将客户 SKU 足迹汇总为具体客户 Google Cloud 产品足迹,增强了我们对 报告的碳排放数字。
  4. 最后,系统会将数据汇总到月度粒度,以最大限度地减少每日波动。生成的报告包含按客户、位置、每月总计以及按 Google Cloud 产品、客户定义的项目和区域细分的具体电力碳足迹。

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

非电力排放源

虽然电力生产产生的排放量占 Google Cloud 的碳排放量以及其他排放源的碳排放量会计入总碳排放量。

碳足迹为这些非电力来源使用数据流 来自 Google 公司范围内的排放清单。因此, 计算并添加到 Google Cloud 从而减少碳足迹的动态和细化程度。 虽然我们每小时都会衡量电力使用量和相关的按位置统计的排放量,但其他来源的排放量是按月或按年计算的,并且不提供任何地理位置特异性数据。请注意, Google 公司范围内关于数据中心设备隐含排放量的数据, 数据中心设施。

为了将公司范围内的非电力来源排放量分配给 碳足迹报告中特定于客户的细分,我们确定了 分配系数 - 客户的 Google Cloud 电力用量占 Google Cloud 用电量,再乘以 每个来源的全球 Google Cloud 排放量(按此处所述确定)。

  • 数据中心设备的嵌入式排放:此排放源 包括提取、优化和传输 物料到设备制造点的排放, 了解制造流程借助生命周期分析,Google 确定了数据中心的隐含碳足迹 设备。此足迹随后按 4 年进行摊销 (虽然根据我们的会计核算标准, 使设备在实际使用中的使用寿命明显更长), 每台设备的年度排放负担。

    驻留在 Google 数据中心内的机器总数及其 通过添加新机器,每月更新所有设备的排放量 并在 4 年时丢弃它们

  • 数据中心设施的隐含排放量:此排放源涵盖提取、提炼和将材料运输到数据中心施工地点所需的活动,以及与施工本身相关的排放量,包括冷却剂系统和电源系统等场地基础设施。Google 通过生命周期分析确定了数据中心建设的排放足迹,然后根据新建数据中心的规模(数据容量)进行扩缩。按比例计算的碳足迹会在 20 年内分摊 (选择符合我们的财务会计标准)。

    Google 会每月将新建成的建筑容量添加到其正在计算的设施固体排放量中。

  • 现场燃烧的化石燃料:此排放源涵盖数据中心现场燃料的所有用途,例如备用电源、供暖和供暖以及交通(车队车辆)。Google 每年都会 收集所有相关记录,对数据中心燃料总消耗进行汇总, 计算所产生的碳足迹,作为其年度排放量的一部分 。

    为了计算碳足迹,我们每年都会更新数据中心燃料排放总量。

  • 数据中心员工通勤和商务差旅:此排放源涵盖与在 Google 数据中心工作的员工相关的差旅和通勤。Google 每年都会收集旅行记录, 员工通勤模式的预估值,其中每个都会创建全球总计数据 活动产生的碳足迹。然后,我们将 Google 在全球范围内的总排放量按数据中心员工与 Google 员工总数的比率缩减为数据中心员工的排放量,以得出数据中心总排放量。

    为了计算碳足迹,我们每年都会更新数据中心通勤和出行排放总量。

技术详情

用电

本部分介绍了 Google 自下而上的能耗方法 计算。

首先,每台机器都运行一个或多个内部服务的工作负载。Google 会每小时记录使用每台机器的内部服务。同样,Google 也会按小时记录机器的用电量。

机器的能耗将由用于执行工作负载的能耗(动态 电源)和机器处于空闲状态时消耗的电量(闲置电源)。有两种不同的方法可以将这些机器级功耗分配给内部服务级别:

  • 每台机器的每小时动态功率会分配给其在该小时内支持的内部服务。在工作负载运行时,导致能耗的主要资源是 CPU 用量。Google 会监控数据中心内每台机器的 CPU 使用情况和内部服务工作负载。如果某项内部服务正在使用该设备,则会将设备的动态能耗分配给该内部服务。如果一台机器支持多个 则 Google 会按照 机器上运行的每项内部服务的 CPU 使用率。
  • 闲置能耗会分配给 Google 内部服务 基于每项内部服务在数据中的资源分配 。让机器处于空闲状态的一个重要原因是希望计算资源(CPU、RAM、HDD、SDD)“随时准备就绪”,以便在不延迟或中断的情况下执行不确定但可能较大的工作负载。空闲功耗的分配取决于已购买的计算资源级别,以及内部服务是否在使用这些资源。这种分配方式会导致系统针对每个时间段 内部服务。

然后,数据中心的日常电力负荷(电力系统、制冷、灯具)随后 分配给数据中心内的每台机器。Google 会在建筑物一级测量此负载,并在子建筑物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 能效监控系统的一部分。子建筑物的估算数据会分配到各个子建筑物中 与整个行业中已部署的机器的比例相同, 闲置电源分配。

其次,共享基础架构服务软件层所需的功能 将根据这些基础架构服务的使用情况来分配 内部服务共享基础架构服务的开销负载为 已纳入相应分配金额中这些分配金额 内部服务(而非机器)级别。

对于没有足够使用数据的内部服务,Google 会使用内部服务之间的回收费用来重新分配共享基础架构的能耗。例如,Artifact Registry 使用 Cloud Storage。因此,在 Cloud Storage 中 是 Artifact Registry 使用 Cloud Storage 的服务除以 Cloud Storage 的总用量 费用。某些内部服务不产生收入。如果某项内部服务的收入为零或为正,其所有能耗将重新分配给使用它的其他内部服务。

温室气体排放量

本部分介绍了 电力地图 计算。

电网碳排放系数从发电数据开始: 权衡机构此数据提供日内能源组合,即电网中不同电厂的电力相对产量。之后,电力地图添加了实时电力进口和 在互连网格之间导出。

最后,电力地图利用了政府间气候变化委员会 (IPCC) (2014) 每次发电的发电排放系数 来源(例如煤炭、天然气、水力发电等),以创建按体积加权计算的数据 每个 电网。您可以在碳强度因素 此处

请注意,Electricity Maps 并未提供所有 Google Cloud 位置的数据,尤其是在亚洲地区。如果没有此类数据,Google 会使用国际能源署发布的因国家/地区而异的平均年度碳排放强度系数。

Google 将相关的碳排放强度因子映射到每个数据中心 Cloud 网点。 然后,我们将每项内部服务的每小时能耗乘以 计算每个地点的相应碳排放强度系数 位置,用于确定内部服务按位置统计的每小时碳足迹 和位置。每项内部服务的占用量总和每 24 小时为内部服务创建每日数据量 。系统会每天将这些基于位置的足迹汇总为 每个 Google Cloud 区域的内部服务足迹,以及遍布全球的 总计。

向 SKU 和客户分配

每个内部服务的基于位置的排放量都会分配给可供客户购买的 Google Cloud 产品单元 (SKU),然后 SKU 的基于位置的足迹会汇总到 Google Cloud 产品,以便生成客户报告。

每项 Google Cloud 产品都包含一个或多个面向客户的单元,这些单元可供购买,并通过唯一的 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”这些是代表不同类别的 Cloud Storage 服务在芬兰的 所有 Cloud Storage SKU)。

Google Cloud 使用的是“购买的 SKU”用作分配每个 Google Cloud 产品在 Google Cloud 中按位置统计的碳足迹总量 客户。请注意,大多数 Google Cloud SKU 都是按容量计费的。例如,某些存储空间 SKU 的价格和购买方式是以每 TB 为单位。客户购买任何给定商品的数量(我们称之为“SKU 使用量”)是数据中心义务和负载的重要因素。