입력 데이터

Amazon은 매년 연간 탄소 발자국에 대한 Scope 1 활동 데이터를 생성하고 보장합니다. Amazon의 연간 보고와 CCFT의 월별 주기 간의 격차를 해소하기 위해는 보장되지 않은 기본 범위 1 활동 데이터를 AWS 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 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.

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

LBM 이후는 에너지 속성 인증서(EACs), 전력 구매 계약(PPA) 등과 같은 시장 기반 계약 수단을 AWS 고려하여 탄소 없는 에너지 프로젝트를 반영하고 시장 기반(MBM) 배출량을 계산합니다. 이는 GHG 프로토콜 Scope 2 지침에 설명된 품질 기준과 일치합니다.

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

연료 및 에너지 관련 활동: 구매한 연료의 업스트림 배출량의 경우는 연료 활동 데이터를 AWS 수집하고 연료 추출, 생산 및 운송에 배출량 요소를 적용합니다. 위치 기반 배출량(LBM)을 사용하여 구매한 전기 및 전송 및 배포(T&D) 손실의 업스트림 배출량의 경우는 예상 에너지 소비(MWh)에 관련 배출량 계수를 AWS 곱합니다. 시장 기반 배출량(MBM)의 경우는 에너지 속성 인증서(EACs) AWS 도 고려합니다.

IT 하드웨어:원자재 추출부터 제조 및 AWS 데이터 센터로의 운송에 이르기까지 배출량을 추적하는 포괄적인 cradle-to-gate 접근 방식을 AWS 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.는 전체 배출량에 크게 기여하는 구성 요소에 대해 가장 세부적이고 정확한 방법을 AWS 우선시합니다.

건물 및 장비:공사, 사용 및 end-of-life 단계의 배출량을 고려하여 확립된 전체 건물 수명 주기 평가(wbLCA) 표준을 AWS 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.