クラウドコンピューティングと炭素排出：ケーススタディ

クラウドコンピューティングは、ビジネスがテクノロジーを活用する一般的な方法になってきたね。大小さまざまな組織が、ソフトウェアの管理やデータの保存などのタスクを処理するためにクラウドサービスに依存してる。このクラウドへの移行は効率的に思えるのは、企業がインフラ管理やエネルギー使用の責任をクラウドサービスプロバイダーに移せるから。

でも、これには情報通信技術（ICT）セクターの炭素排出量をどう測定し報告するかについて重要な疑問が生まれる。ICT業界は地球規模での排出に大きな影響を与えていて、クラウドコンピューティングがその一因を考慮することが重要なんだ。

#ケーススタディの概要

この研究では、クラウドサービスの文脈で排出量がどう扱われているかを詳しく見たかった。電気通信セクターのソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）プロバイダーと提携して、彼らのクラウドサービスを利用するさまざまなユーザー間で排出量を公平に配分する方法を理解しようとした。このプロバイダーは、多くの顧客企業にサービスを提供する複数のデータセンターを運営している。

課題は、これらのデータセンターでリソースを共有することにある。複数の顧客が同じ物理インフラを利用するから、各顧客がどれだけの炭素に責任があるかを把握するのが難しくなる。私たちの目標は、共有データセンターから生じる排出量を公正に配分するためのモデルを作成することだった。

#排出量の数学

この問題に取り組むために、クラウドサービスを利用するテナント間で運用排出量がどう分配されるかを扱う排出モデルを開発した。このモデルは、生成された総排出量と、それをさまざまな顧客間で公平に分配する方法の両方を考慮する必要がある。

そのために、排出モデルに基づいて炭素足跡に関するレポートを生成するツールを作った。このレポートは、ステークホルダーにクラウドサービス利用に関する排出量の明確な洞察を提供する。

#排出量の範囲を理解する

排出量について話すとき、業界基準に基づいて3つのスコープに分類する：

• スコープ1：所有または管理するソースからの直接排出。データセンターでは通常最小限になる。

• スコープ2：データセンターに消費される購入電力、熱、または蒸気の生成に伴う排出。このスコープに属する排出がほとんど。

• スコープ3：サプライチェーンなどの他の間接排出を含む。計測が難しいことが多い。

これらの範囲を理解することで、クラウドサービスの炭素足跡を正確に報告する手助けになる。

#正確な測定の必要性

企業が自分たちの炭素排出を効果的に管理するには、まずどれだけの排出が出ているかを知る必要がある。現在、主要なクラウドサービスプロバイダーはこの情報を監視するためのツールを提供している。ただ、これらのツールはすべての組織、特にプライベートクラウドを使用しているところには利用できないことがある。

排出量に関する正確なデータを得るのは難しくて、特にマルチテナント環境ではリソースが共有されるから、各テナントがどのように総排出量に寄与しているかが異なるため、排出量の測定と帰属を正しく行う方法を確立するのが重要なんだ。

#公平な排出モデルの開発

マルチテナント環境での排出量計算は課題があるって認識してる。私たちのアプローチは、同じクラウドサービスの異なるユーザー間で排出に対する責任を公正に割り当てる方法を見ている。

そのために、データセンター内の各テナントが生み出す排出量に基づいたモデルを作成した。このモデルは共有リソースを考慮し、テナントが計算を独立して検証できるようにしている。だから、テナントは自分たちの全体的な排出量への貢献を理解し、影響を最小限にするための対策を取ることができる。

#ケーススタディの設計と実施

私たちのケーススタディは、BTグローバルサービスに焦点を当てた。彼らは多国籍企業にさまざまなクラウドおよびネットワークサービスを提供している。重要なサービスの一つは、仮想コールセンター機能を提供するSaaS製品のCloud Contact Cisco (CCC)だ。

CCCはさまざまな企業のカスタマーサービス業務をサポートしていて、実際にソフトウェアを使うのはこれらの企業の従業員だ。ソフトウェアインフラは共有されているけど、各顧客企業はクラウド環境内で別々に運営されていることが重要なんだ。

#解決を目指す問題

BTの顧客は自分たちの環境への影響をより意識するようになっていて、CCCサービスを利用する際の自分たちの炭素排出に関するより良い洞察を求めている。他の競合クラウドサービスプロバイダーがすでに炭素監視ツールを提供していることを受けて、BTは顧客に同様の機能を提供する必要があると認識した。

主な課題は、共有クラウドインフラで生成された排出に関する情報が簡単にアクセスできないことだ。これに対処するために、私たちは月次の持続可能性レポートを生成し、各テナントの排出量を効果的に計算する包括的なモデルを開発することを目指した。

#排出計算モデル

私たちのモデルは運用排出に焦点を当てている。BTのデータセンターのデータを分析して、彼らのクラウドサービスに関連する排出をよりよく理解することにした。私たちの排出モデルの開発は、排出をさまざまなスコープに分解する既存の手法に基づいている。

#排出分析のためのデータ収集

正確な排出モデルを作るためには、BTのデータセンターでのエネルギー消費に関する特定のデータが必要だった。サーバーの使用状況、エネルギー消費、ネットワークインフラに関連する情報を集めることが含まれている。このデータは、各テナントのための明確なレポートを生成するレポートジェネレーターにまとめられた。

#レポートジェネレーターの作成

透明性の要件を満たすために、収集したデータをユーザーフレンドリーな形式に自動的にまとめるレポートジェネレーターを設計した。このレポートジェネレーターは、サーバーとネットワークデバイスのエネルギー使用に関する情報を含む入力ファイルを最初に読み込む。

その後、収集した使用データに基づいて炭素足跡を計算する。そして最後に、詳細なJSON形式と簡潔な1ページのPDF形式のレポートが生成される。

レポートには、総排出量、排出源ごとの内訳、前の期間との比較などの重要な指標が含まれている。

#レポートに関するフィードバック収集

レポートがステークホルダーのニーズに合っていることを確認するために、CCCサービスを多く利用するBTのアカウントホルダー数名を対象にインタビューを実施した。このインタビューでは、レポートの明確さや有用性、共有排出を計算するために使用された方法について意見を聞いた。

フィードバックから、ステークホルダーはレポートが有益だと感じているが、提供された数字についてより明確な文脈が欲しいと感じていることがわかった。視覚的な補助やベンチマークを使って理解を深めることが提案された。

#調査結果の要約

私たちのケーススタディは、クラウドサービスセクターでの透明性のある報告の必要性を明確に示した。公平な排出モデルを開発し、効果的な報告ツールを実施することで、クラウドコンピューティングからの炭素排出に関する責任の需要に応えた。

#これからの展望：今後の作業

排出量計算のモデルをさらに洗練させる作業が残ってる、特に時間経過に伴う炭素強度の測定方法を改善することに関して。私たちは、レポート生成機能を強化し、システムをより自動化して効率と正確性を向上させる計画だ。

全体として、私たちの努力はクラウドコンピューティングにおける炭素排出の理解を深め、企業が自らの環境への影響を受け入れる必要性を強調するものだ。気候変動への意識が高まる中で、テクノロジーセクターにおける透明で公平な排出報告の重要性も高まっている。

私たちが今日取るステップは、ビジネスがクラウドサービスを利用しながら炭素排出量を効果的に監視し削減できる、より持続可能な未来への道を開くことになるだろう。