입력 데이터 - AWS 결제

입력 데이터

이 섹션에서는 각 AWS 클러스터에 대한 Scope 1, Scope 2 및 Scope 3 탄소 배출량을 정의하기 위해 고객 탄소 발자국 도구의 업스트림에서 발생하는 데이터 및 변환의 소스를 간략하게 설명합니다. 전체 방법론을 이해하려면 CCFT 방법론 문서를 참조하세요.

Scope 1

Amazon은 매년 연간 탄소 발자국에 대한 Scope 1 활동 데이터를 생성하고 보장합니다. Amazon의 연간 보고와 CCFT의 월별 주기 간의 격차를 해소하기 위해 AWS에서는 보장되지 않은 기본 Scope 1 활동 데이터를 사용하여 이번 달의 월별 배출량을 결정합니다. 월별 보고서를 게시할 때 일부 활동 데이터를 사용하지 못할 수 있으므로 Scope 1 배출량이 과소 추정될 수 있습니다. CCFT에 보고된 Scope 1 배출량을 보장된 데이터와 일치시키기 위해 리캐스팅 시 추정치를 업데이트합니다.

Scope 2

Scope 1과 마찬가지로 CCFT 방법론은 Amazon의 탄소 발자국 방법론을 면밀히 따릅니다. Amazon의 접근 방식에 따라 CCFT에 게시할 때 데이터의 정확도를 우선시하며, 기본 데이터 소스(예: 실제 에너지 소비)를 합리적으로 사용할 수 없는 경우에만 다른 소스(예: 예상 에너지 소비)로 되돌아갑니다.

AWS에서는 먼저 에너지 소비(MWh)를 추정하여 클러스터 및 월 수준 위치 기반(LBM) 배출량을 추정하고 LBM 배출량 계수를 곱합니다.

참고

위치 기반 방법(LBM) 은 Scope 2 탄소 배출량 계산에 사용되는 GHG 프로토콜 방법으로, 에너지 소비가 발생하는 전력망의 평균 배출 집약도를 반영합니다.

LBM 이후 AWS에서는 탄소 없는 에너지 프로젝트를 반영하고 시장 기반(MBM) 배출량을 계산하기 위해 에너지 속성 인증서(EAC), 전력 구매 계약(PPA) 등과 같은 시장 기반 계약 수단을 고려합니다. 이는 GHG 프로토콜 Scope 2 지침에 설명된 품질 기준과 일치합니다.

참고

시장 기반 방법(MBM)은 Scope 2 탄소 배출량 계산에 사용되는 GHG 프로토콜 방법으로, 에너지 속성 인증서(EAC)를 고려한 후 공급업체별 배출 강도를 반영합니다. 예를 들어 회사의 재생 에너지 구매가 있습니다.

LBM과 MBM의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 GHG Protocol Scope 2 Guidance를 참조하세요.

Scope 3

연료 및 에너지 관련 활동: 구매한 연료의 업스트림 배출량의 경우 AWS에서 연료 활동 데이터를 수집하고 연료 추출, 생산 및 운송에 배출량 요소를 적용합니다. 위치 기반 배출량(LBM)을 사용하여 구매한 전기와 전송 및 배포(T&D) 손실의 업스트림 배출량의 경우 AWS에서 예상 에너지 소비량(MWh)에 관련 배출 요인을 곱합니다. 시장 기반 배출량(MBM)의 경우 AWS에서 에너지 속성 인증서(EAC)도 고려합니다.

IT 하드웨어: AWS는 제조 및 AWS 데이터 센터로의 운송을 통해 원재료 추출의 배출량을 추적하는 포괄적인 크레이들 투 게이트 접근 방식을 사용합니다. 이 방법론은 엔지니어링 속성이 있는 프로세스 기반 수명 주기 평가(LCA), 추정, 대표 범주 평균 LCA, 경제적 입력-출력 LCA라는 네 가지 계산 경로를 사용합니다. AWS는 전체 배출량에 크게 기여하는 구성 요소에 대한 가장 세부적이고 정확한 방법을 우선시합니다.

건물 및 장비: AWS에서는 구축, 사용 및 폐기 단계의 배출량을 고려하여 확립된 전체 건물 수명 주기 평가(wbLCA) 표준을 따릅니다. 분석에는 데이터 센터 쉘, 방, 공기 처리 장치 및 발전기와 같은 롱리드 장비가 포함됩니다. 이 방법론은 프로세스 기반 수명 주기 평가 모델과 경제적인 입력-출력 분석을 모두 사용하여 포괄적인 적용 범위를 보장합니다.

그런 다음 Scope 3 배출량은 자산의 서비스 수명(IT 하드웨어의 경우 6년, 건물의 경우 50년) 동안 상각되어 고객에게 할당할 수 있는 월별 배출량을 계산합니다. 이 상각을 통해 각 자산의 총 내재 탄소를 운영 수명 기간 동안 공정하게 분배하여 조기 사용 중지 또는 장기 사용과 같은 시나리오를 고려할 수 있습니다.

데이터 품질을 보장하기 위해 복합 품질 점수(CQS) 시스템을 사용하고 계산 프로세스 전반에 걸쳐 여러 검증 검사를 수행합니다. 이 체계적인 접근 방식을 통해 계산 및 가정에 대한 투명성을 유지하면서 고객에게 상세하고 검증 가능한 탄소 발자국 데이터를 제공할 수 있습니다.