Cloud Sustainability

Active Assist è il nuovo tool per misurare e ridurre l’impatto ambientale di Google Cloud

Parte della suite Carbon Sense, Active Assist è un nuovo portfolio di strumenti che si avvale di dati, intelligence e machine learning, consentendo alle aziende non solo di stimare le emissioni lorde di carbonio che si risparmieranno con la rimozione di progetti cloud inattivi, ma anche di ottimizzare le operazioni cloud con suggerimenti per ridurre i costi, aumentare le prestazioni, migliorare la sicurezza e prendere decisioni più sostenibili.

17 Feb 2022

Le emissioni di carbonio associate all’infrastruttura cloud possono rappresentare una parte considerevole dell’impronta ambientale totale di un’azienda. E incrementare la sostenibilità delle applicazioni e delle infrastrutture digitali è una priorità per il 90% dei leader IT globali. Google Cloud è fortemente impegnata a supportare i clienti verso i propri obiettivi di sostenibilità: infatti, ha compensato l’energia utilizzata dai data center con il 100% di energia rinnovabile dal 2017 e si è impegnata a gestire le operazioni con energia carbon-free 24 ore su 24, 7 giorni su 7, entro il 2030. Dal momento in cui si opera su Google Cloud, se si desidera ridurre le emissioni lorde di carbonio dei carichi di lavoro è possibile intervenire per ottimizzarne l’utilizzo.

L’anno scorso, dai dati aggregati di tutti i clienti, Google Cloud ha rilevato oltre 600.000 kgCO2e lordi in progetti apparentemente inattivi che potrebbero essere risanati o recuperati, ottenendo un impatto comparabile alla piantumazione di quasi 10.000 alberi. Per questo, come parte della suite Carbon Sense, una raccolta di funzionalità che semplificano la segnalazione e la riduzione delle emissioni di carbonio, la società introduce Active Assist, un nuovo portfolio di tool che si avvale di dati, intelligence e machine learning per supportare i clienti proattivamente nella riduzione delle emissioni legate all’utilizzo del cloud. Ora i clienti possono identificare i progetti inattivi facilmente, rimuoverli e ottimizzarne l’uso per ridurre la loro impronta di carbonio.

Dati e machine learning per ottimizzare performance, sicurezza, costi e carbon footprint del Cloud

Active Assist si aggiunge a prodotti come Carbon Footprint, per misurare le emissioni lorde di carbonio legate al proprio utilizzo di Google Cloud, e a Region Picker, che aiuta gli utenti a scegliere le Region più pulite per operare i propri carichi di lavoro. Nel portfolio Active Assist, sono presenti prodotti e strumenti come Policy Intelligence (che consente di comprendere e gestire i criteri per migliorare in modo proattivo la configurazione della sicurezza), Network Intelligence Center (piattaforma completa di monitoraggio, verifica e ottimizzazione della rete), Predictive Autoscaler (con cui è possibile configurare la scalabilità automatica per un gruppo di istanze gestite per aggiungere o rimuovere automaticamente istanze di macchine virtuali in base ad aumenti o diminuzioni di carico) e una raccolta di Raccomandazioni per una serie di servizi Google Cloud, tutti finalizzati al supporto nel raggiungimento dei propri obiettivi operativi.

Valutare l’impatto lordo del carbonio di progetti Cloud non presidiati

Active Assist Unattended Project Recommender fornisce insight di utilizzo approfonditi di tutti i progetti nella propria organizzazione e utilizza il machine learning per identificare quelli inattivi e molto probabilmente non presidiati. I dati che Active Assist visualizza come parte dei propri insight di utilizzo includono carbonFootprintDailyKgCO2 che consente di stimare le emissioni di carbonio associate a un determinato progetto. Le raccomandazioni valutano anche l’impatto derivante dalla rimozione di un progetto inattivo in termini di chilogrammi di CO2 risparmiati al mese.

La funzionalità è disponibile tramite Recommender API, Recommendation Hub, la dashboard Carbon Footprint e l’esportazione delle raccomandazioni in BigQuery, semplificando l’integrazione con gli strumenti e i flussi di lavoro esistenti nella propria azienda.

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