Sdílet prostřednictvím

Role v pracovních prostorech v Microsoft Fabric

  • Článek

Role pracovního prostoru umožňují spravovat, kdo může dělat co v pracovním prostoru Microsoft Fabric. Pracovní prostory Microsoft Fabric jsou umístěné nad OneLake a rozdělují datové jezero na samostatné kontejnery, které je možné zabezpečit nezávisle. Role pracovního prostoru v Microsoft Fabric rozšiřují role pracovního prostoru Power BI přidružením nových funkcí Microsoft Fabric, jako je integrace dat a zkoumání dat s existujícími rolemi pracovního prostoru. Další informace o rolích Power BI najdete v tématu Role v pracovních prostorech v Power BI.

Role můžete přiřadit jednotlivcům nebo skupinám zabezpečení, skupinám Microsoftu 365 a distribučním seznamům. Pokud chcete udělit přístup k pracovnímu prostoru, přiřaďte tyto skupiny uživatelů nebo jednotlivce k jedné z rolí pracovního prostoru: Správce, Člen, Přispěvatel nebo Čtenář. Tady je postup, jak udělit uživatelům přístup k pracovním prostorům.

Pokud chcete vytvořit nový pracovní prostor, přečtěte si téma Vytvoření pracovního prostoru.

Všichni členové skupiny uživatelů získají přiřazenou roli. Pokud je někdo v několika skupinách uživatelů, získá nejvyšší úroveň oprávnění, která poskytuje role, které jim přiřadí. Pokud vnoříte skupiny uživatelů a přiřadíte skupině roli, všichni obsažení uživatelé mají oprávnění.

Uživatelé v rolích pracovního prostoru mají kromě stávajících funkcí Power BI přidružených k těmto rolím následující funkce Microsoft Fabric.

Role pracovního prostoru Microsoft Fabric

Schopnost Admin Člen Přispěvatel Divák
Aktualizujte a odstraňte pracovní prostor. ✅
Přidejte nebo odeberte uživatele, včetně dalších správců. ✅
Přidejte členy nebo jiné uživatele s nižšími oprávněními. ✅ ✅
Umožňuje ostatním sdílet položky znovu.1 ✅ ✅
Vytvořit nebo upravit položky zrcadlení databáze. ✅ ✅
Vytvořte nebo upravte položky skladu. ✅ ✅
Vytvořte nebo upravte položky databáze SQL. ✅ ✅
Umožňuje zobrazit a číst obsah datových kanálů, poznámkových bloků, definic úloh Sparku, modelů ML a experimentů a eventstreamů. ✅ ✅ ✅ ✅
Umožňuje zobrazit a číst obsah databází KQL, sad dotazů KQL a řídicích panelů v reálném čase. ✅ ✅ ✅ ✅
Připojte se ke koncovému bodu analýzy SQL Lakehouse nebo skladu. ✅ ✅ ✅ ✅
Čtení dat z Lakehouse a datového skladu a zkratek2 pomocí T-SQL prostřednictvím koncového bodu TDS. ✅ ✅ ✅ ✅
Číst data a zástupce z Lakehouse a datového skladu2 prostřednictvím rozhraní API OneLake a Spark. ✅ ✅ ✅
Čtěte data Lakehouse prostřednictvím průzkumníka Lakehouse. ✅ ✅ ✅
Zápis nebo odstranění datových kanálů, poznámkových bloků, definic úloh Sparku, modelů ML a experimentů a eventstreamů ✅ ✅ ✅
Zapisovat nebo odstraňovat Eventhouses3, KQL Querysets, Real-Time Dashboards a schémata a data KQL databází, Lakehouses, datových skladů a zkratek. ✅ ✅ ✅
Spusťte nebo zrušte spouštění poznámkových bloků, definic úloh Sparku, modelů ML a experimentů. ✅ ✅ ✅
Spusťte nebo zrušte zpracování datových kanálů. ✅ ✅ ✅
Zobrazení výstupu z provádění datových kanálů, poznámkových bloků, modelů strojového učení a experimentů. ✅ ✅ ✅ ✅
Naplánujte aktualizace dat prostřednictvím místní brány.4 ✅ ✅ ✅
Upravte nastavení připojení brány.4 ✅ ✅ ✅

1 Přispěvatelé a čtenáři můžou také sdílet položky v pracovním prostoru, pokud mají oprávnění pro opakované sdílení.

2 K načtení dat z cíle zástupce jsou potřeba další oprávnění. Přečtěte si další informace o zástupce modelu zabezpečení .

3 K provádění určitých operací s daty v eventhouse jsou nutná další oprávnění. Přečtěte si další informace o hybridním modelu řízení přístupu na základě rolí .

4 Mějte na paměti, že potřebujete také oprávnění k bráně. Tato oprávnění se spravují jinde, nezávisle na rolích a oprávněních pracovního prostoru.

Související obsah