Szerepkörök a Microsoft Fabric munkaterületeiben

  • Cikk

A munkaterületi szerepkörök segítségével kezelheti, hogy ki mit tehet egy Microsoft Fabric-munkaterületen. A Microsoft Fabric-munkaterületek a OneLake fölé kerülnek, és külön tárolókra osztják a data lake-t, amelyek egymástól függetlenül védhetők. A Microsoft Fabric munkaterületi szerepkörei kibővítik a Power BI-munkaterületi szerepköröket az új Microsoft Fabric-képességek, például az adatintegráció és az adatfeltárás meglévő munkaterületi szerepkörökhöz való társításával. A Power BI-szerepkörökről további információt a Munkaterületek szerepkörei a Power BI-ban című témakörben talál.

Szerepköröket személyekhez, biztonsági csoportokhoz, Microsoft 365-csoportokhoz és terjesztési listákhoz is hozzárendelhet. Ha hozzáférést szeretne adni egy munkaterülethez, rendelje hozzá ezeket a felhasználói csoportokat vagy személyeket a munkaterület egyik szerepköréhez: Rendszergazda, Tag, Közreműködő vagy Megtekintő. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan adhat hozzáférést a felhasználóknak a munkaterületekhez.

Új munkaterület létrehozásához lásd : Munkaterület létrehozása.

Egy felhasználói csoport minden tagja megkapja a hozzárendelt szerepkört. Ha valaki több felhasználói csoportban van, a legmagasabb szintű engedélyt kapja, amelyet a hozzárendelt szerepkörök biztosítanak. Ha felhasználói csoportokat ágyaz be, és szerepkört rendel egy csoporthoz, az összes benne foglalt felhasználó rendelkezik engedéllyel.

A munkaterületi szerepkörök felhasználói a szerepkörökhöz társított meglévő Power BI-képességek mellett a következő Microsoft Fabric-képességekkel rendelkeznek.

Microsoft Fabric-munkaterületi szerepkörök

Funkció Rendszergazda Tag Közreműködő Megtekintő
Frissítse és törölje a munkaterületet.
Személyek hozzáadása vagy eltávolítása, beleértve a többi rendszergazdát is.
Vegyen fel alacsonyabb engedélyekkel rendelkező tagokat vagy másokat.
Az elemek megosztásának engedélyezése mások számára.1
Adatfolyamok, jegyzetfüzetek, Spark-feladatdefiníciók, ml-modellek és kísérletek, valamint eseménystreamek tartalmának megtekintése és olvasása.
KQL-adatbázisok, KQL-lekérdezéskészletek és valós idejű irányítópultok tartalmának megtekintése és olvasása.
Csatlakozás a Lakehouse vagy a Warehouse SQL Analytics-végpontjára
Olvassa el a Lakehouse- és adatraktár-adatokat, valamint a 2. billentyűparancsokatT-SQL-vel TDS-végponton keresztül.
Olvassa el a Lakehouse és az Adattárház adatait és a 2. parancsikonta OneLake API-k és a Spark segítségével.
Lakehouse-adatok olvasása a Lakehouse Explorerben.
Adatfolyamok, jegyzetfüzetek, Spark-feladatdefiníciók, ml-modellek és kísérletek, valamint eseménystreamek írása vagy törlése.
KQL-lekérdezéskészletek, valós idejű irányítópultok, valamint KQL-adatbázisok, Lakehouse-adatbázisok, adattárházak és billentyűparancsok sémáinak és adatainak írása vagy törlése.
Jegyzetfüzetek, Spark-feladatdefiníciók, ml-modellek és kísérletek végrehajtásának végrehajtása vagy megszakítása.
Adatfolyamok végrehajtásának végrehajtása vagy megszakítása.
Adatfolyamok, jegyzetfüzetek, ml-modellek és kísérletek végrehajtási kimenetének megtekintése.
Adatfrissítések ütemezése a helyszíni átjárón keresztül.3
Módosítsa az átjáró kapcsolati beállításait.3

1 Közreműködők és megtekintők is megoszthatnak elemeket egy munkaterületen, ha újramegosztási engedélyekkel rendelkeznek.

2 További engedélyekre van szükség a parancsikon célhelyéről származó adatok olvasásához. További információ a parancsikon biztonsági modelljéről .

3 Ne feledje, hogy az átjáróra vonatkozó engedélyekre is szüksége van. Ezek az engedélyek máshol vannak kezelve, a munkaterületi szerepkörök és engedélyek alapján.

Kapcsolódó tartalom