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。后续对数据源所做的任何更改 和方法的说明，请参见版本说明。
碳足迹报告简介
为了帮助客户尽可能少地开展业务， Google Cloud 提供碳足迹。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。
提供的 Google Cloud 客户特定温室气体排放数据 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 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
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)，提供了有关排放报告的详细指南。
当 Google Cloud 分配其排放量时（包括 Google Cloud 的范围） 1、2 和 3）。 将 Google Cloud 排放数据作为范围 3 分配到他们自己的报告中 排放量（与价值链相关的间接排放量）。
碳足迹在报告和信息中心采用 GHGP 的基于位置和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。按位置统计的排放数据无法提供 考虑到 Google 的可再生能源采购协议或其他合同， 无碳电力因此，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 排放数据包括 Google 无碳排放的影响 根据 GHGP 的 基于市场的方法和标准。寻求年度汇编的 Google Cloud 客户 公司自有产品和服务的范围 3 排放量清单很可能会发现 最有用。
碳足迹根据自下而上的计算方法构建 Google 数据内部的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。这个 最终使我们能够根据客户需求为客户分配排放量， 了解其具体使用情况
除了基于位置和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， 基于位置和基于市场的排放量：
- 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 也在不断变化每小时的温室气体排放因子 按小时计算生成来源组合。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粒度越高， 适合优化工作负载位置和时间，以减少运维费用 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。这是因为这些是最常见的排放因素 企业温室气体核算的其他范畴。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，对个人客户提出质疑和 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
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- 现场燃烧的化石燃料，例如备用电力的柴油； 供暖的天然气以及车队车辆中使用的燃料。
- 数据中心 HVAC 系统冷却剂的排放物。
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 工作的员工相关的商务旅行和通勤 Google 数据中心。
- 产生随后在输送和配电过程中损失的电力。
- 开采、生产和运输用于电网供电的燃料。
碳足迹报告不包括 以下活动：
- 互联网服务提供商的小型设备部署产生的排放量 合作伙伴。
- 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 面向客户的商品单元 (SKU)。
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 建筑物。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
电力由各种发电厂提供 在全球各个电网中维持运转 会因发电燃料而异（例如， 天然气、煤炭、风力、太阳能、水）以及其他多种因素的影响。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
如果将 Google Cloud 的用电情况及其产生的碳足迹分析给特定产品和客户，就可以产生 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，碳足迹根据位置和市场计算
并分配这些排放量
以及每位客户所购产品的数据。碳
每个客户和产品产生的电力排放量，
按比例分配非电力来源产生的排放量。
按市场统计的排放指标与 Google 的
清洁电力采购，并转移至相关数据中心的负载，以建立区域性
按市场统计的电力排放因子，Google 购买任何清洁能源的地方
能量。在按市场统计的排放报告中，基于区域市场的排放报告
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）。
日常能耗（电力系统、制冷和照明）每小时分配 计算每台机器及其用户。
Google 的共享基础架构服务会跟踪 调用它们的内部服务。这使得共享基础设施能够 项服务根据能源使用情况再分配给这些内部服务 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 按位置计算每小时的温室气体排放量，即： 将特定位置的能源使用量乘以电网电力碳排放量 强度因数。这反映了实际的电力来源（化石燃料、 可再生能源等）所产生的电力。 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 每小时排放系数数据由 电力地图。 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 会将每小时的能源消耗量相乘 各运营地点的内部服务 该时段和位置的强度因子来确定 内部服务按位置统计的每小时电力碳足迹和 位置。
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 每年会计算一次按市场统计的排放量，同时会考虑 计算了我们的清洁电力合约设施的实际发电量， 各个数据中心的用电量此计算使用的是公开提供的 由国际政府发布的年度排放系数 能源署。
在我们购买了清洁电力的每个区域，每年根据市场的排放量 总计针对 Google 的数据中心计算。按位置统计的用电量 碳排放量会按照上一年可再生电力的比率降低 电费百分比。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。
基于市场的扩缩系数每年更新一次，因为它依赖于 按市场计算 Google 的整体排放量。因此， 按市场统计的排放报告不会动态提供 Google 的电力消耗情况 购买和可再生能源发电；它们具有代表性 比上一年的可再生能源活动量低。
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中的排放系数有所不同。
- 每小时温室气体排放因子用于计算基于位置 排放。这是因为为小型数据中心供电的发电机 也在不断变化每小时的温室气体排放因子 按小时计算生成来源组合。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。这些排放因素结合 Google 购买无碳电力所产生的影响使其成为合适的数据 来源。
SKU 电费分配
每款 Google Cloud 产品都是以 面向客户的产品单元 唯一 SKU 进行标识。Google 将每个 SKU 关联到 提供它的内部服务（通常具有 等效的 Google Cloud 产品）。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 首先会量化每个 SKU 的排放量，内部服务的 碳足迹在各 SKU 中按照使用量成比例划分 （购买数量）和定价（均以美元为单位），同时还要计算 根据内部服务每个地点的不同碳排放强度 已部署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
- 特定内部服务的特定 SKU，部署在多个系统中 每个地点的碳足迹各不相同， 与每个位置的电网碳强度成比例
- 每个 SKU 中所有 SKU 的总存储空间量 内部服务碳足迹总量等于 需要额外付费，而 未包含在上述内部服务分配中。 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
解这些方程会计算每个 SKU 的总碳足迹 在部署了 SKU 的每个区域中。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：
- 首先，将每个 SKU 的碳足迹除以 SKU 总量 指定区域的用量（数量指标），确定每个 SKU 的用量 计算该区域的碳强度系数。
- 然后，将每个客户在每个区域每个 SKU 的使用量乘以 相应的 SKU 碳强度因子。这会生成每个 SKU 对应的 每个区域、每个客户的数据。
- 然后，客户 SKU 足迹会汇总到具体客户的集合中 Google Cloud 产品足迹，增强了我们对 报告的碳排放数字。
- 最后，系统会按月汇总数据 每日波动生成的报告包含客户特定位置的用电情况 每月总计的碳足迹（按每个 每个客户定义的项目和每个区域的 Google Cloud 产品。
请注意，系统会执行验证 以确保汇总所有 客户碳足迹的碳足迹总量等于 Google Cloud 的碳足迹总量 按位置统计的电力碳足迹。
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。 我们测量电力使用情况及相关按位置统计的排放量， 其他来源的排放量按月或按小时计算 且不受任何地理位置限制。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 材料运送到设备制造地点，相关排放量 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。然后，该足迹会按 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 包括提取、优化和传输 材料流向数据中心建设地点， 包括现场基础设施 冷却系统和电力系统借助生命周期分析，Google 确定了数据中心建设碳足迹， 根据新数据中心的规模（数据容量）扩大或缩小 。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 每月都会在其数据中心内 持续计算隐含设施排放量。
现场燃烧的化石燃料：该排放源涵盖所有数据 现场燃料使用，例如备用电力、水和空间燃料使用 供暖和运输（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 。
数据中心燃料总排放量每年更新一次， 碳足迹的计算。
数据中心员工通勤和差旅：此排放源 包括与在 Google 工作的员工相关的旅行和通勤信息 数据中心。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。Google 的全球总数是 通过放大为数据中心员工所占的比例， 与 Google 员工总数进行比较，以创建数据 中心总排放量
数据中心通勤和出行总排放量已更新 进行碳足迹计算。
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，每台机器为一项或多项内部服务运行工作负载。 Google 会每小时记录每台计算机的内部服务记录。 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）。有两个 将这些机器级功耗分配给 内部服务等级：
- 每台机器的每小时动态功率都会分配到 提供支持的内部服务。当工作负载 在运行时，造成能耗的主要资源因素是 CPU 用量。 Google 会监控每台机器在其数据中心内的 CPU 使用率， 内部服务工作负载如果一项内部服务正在使用 它会将机器的动态能耗分配给相应机器 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 。机器处于空闲状态的一个重要驱动因素就是 计算资源（CPU、RAM、HDD、SDD）“准备就绪”执行不确定的 但对潜在大型工作负载的处理不会出现延迟或中断闲置电源 根据所存储的计算资源 无论内部服务是否使用这些 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 并使用 在 Google 的能效监控范围内经过验证的算法 系统。子建筑物的估算数据会分配到各个子建筑物中 部门已部署的机器的比例与已完成的动态和 空闲电源分配。
其次，共享基础设施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 包含在分配中这些分配金额 内部服务（而非机器）级别。
对于没有足够的使用情况数据的内部服务，Google 使用补余的内部服务之间的费用，以重新分配 共享基础设施的能耗。例如，Artifact Registry 使用 Cloud Storage因此，在 Cloud Storage 中 是 Artifact Registry 使用 Cloud Storage 的服务数除以 Cloud Storage 的总用量 费用。某些内部服务不产生收入。如果 内部服务对收入没有影响或对收入有利， 将被重新分配给使用它的其他内部服务。
温室气体排放
本部分介绍了 电费地图 计算。
电网碳排放系数从发电数据开始： 权衡机构这些数据提供了当日的能源组合，也就是 不同发电厂的相对发电量 。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、水能等），以创建按体积加权计算的数据 每个城市的每小时碳强度系数（产生的每兆瓦时排放量） 您可以在碳强度因素 此处。
请注意，Electricity Maps 并不提供所有 Google Cloud 网点的数据， 尤其是在亚洲如果无法获取此类数据，Google 会使用 Google 发布的 国际能源署。
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。
分配给 SKU 和客户
每项内部服务的基于位置的排放量都会分配到 Google Cloud 可供客户购买的产品单位 (SKU)，然后又使用基于 SKU 的位置 足迹会汇总到 Google Cloud 产品中，以便 客户报告
每个 Google Cloud 产品都包含一个或多个面向客户的部门 可供购买并用唯一 SKU 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”作为分配每个 Google Cloud 产品在 Google Cloud 中按位置统计的碳足迹总量 客户。需要注意的是，大多数 Google Cloud SKU 都是容积型的。对于 例如，某些存储 SKU 以 TB 为单位进行定价和购买。 客户购买任意指定产品（我们称之为 “SKU 使用”）是数据中心义务和负载的重要因素。