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Funções em workspaces no Microsoft Fabric

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As funções de workspace permitem gerenciar quem pode fazer o que em um workspace do Microsoft Fabric. Os workspaces do Microsoft Fabric ficam sobre o OneLake e dividem o data lake em contêineres separados que podem ser protegidos de forma independente. As funções de workspace no Microsoft Fabric estendem as funções de workspace do Power BI associando novos recursos do Microsoft Fabric, como integração de dados e exploração de dados com funções de workspace existentes. Para obter mais informações sobre as funções do Power BI, confira Funções em workspaces no Power BI.

Você pode atribuir funções a indivíduos ou a grupos de segurança, grupos do Microsoft 365 e listas de distribuição. Para conceder acesso a um workspace, atribua esses grupos de usuários ou indivíduos a uma das funções de workspace: Administrador, Membro, Colaborador ou Visualizador. Veja como dar aos usuários acesso aos workspaces.

Para criar um novo espaço de trabalho, consulte Criar um espaço de trabalho.

Todos em um grupo de usuários recebem a função que você atribui. Se alguém estiver em vários grupos de usuários, ele obterá o nível mais alto de permissão fornecido pelas funções atribuídas. Se você aninhar grupos de usuários e atribuir uma função a um grupo, todos os usuários contidos terão permissões.

Os usuários em funções de workspace têm os seguintes recursos do Microsoft Fabric, além dos recursos existentes do Power BI associados a essas funções.

Funções de espaço de trabalho do Microsoft Fabric

Capacidade Administrador Membro Colaborador Visualizador
Atualize e exclua o espaço de trabalho. ✅
Adicione ou remova pessoas, incluindo outros administradores. ✅
Adicione membros ou outras pessoas com permissões inferiores. ✅ ✅
Permitir que outras pessoas compartilhem itens novamente.1 ✅ ✅
Criar ou modificar itens de espelhamento de banco de dados. ✅ ✅
Criar ou modificar itens de armazém. ✅ ✅
Criar ou modificar itens do banco de dados SQL. ✅ ✅
Exiba e leia o conteúdo de pipelines de dados, notebooks, definições de trabalho do Spark, modelos e experimentos de ML e fluxos de eventos. ✅ ✅ ✅ ✅
Exibir e ler o conteúdo de bancos de dados KQL, conjuntos de consultas KQL e painéis em tempo real. ✅ ✅ ✅ ✅
Conectar-se ao endpoint de análise SQL do Lakehouse ou do Warehouse ✅ ✅ ✅ ✅
Leia os dados e atalhos do Lakehouse e do Data Warehouse 2 com T-SQL por meio de pontos de extremidade TDS. ✅ ✅ ✅ ✅
Leia os dados e atalhos do Lakehouse e do Data Warehouse 2 por meio das APIs do OneLake e do Spark. ✅ ✅ ✅
Leia os dados do Lakehouse pelo Lakehouse Explorer. ✅ ✅ ✅
Escreva ou exclua pipelines de dados, notebooks, definições de trabalho do Spark, modelos de ML e experimentos e fluxos de eventos. ✅ ✅ ✅
Escreva ou exclua Eventhouses 3, KQL Querysets, Real-Time Dashboards e esquemas e dados de KQL Databases, Lakehouses, data warehouses e atalhos. ✅ ✅ ✅
Execute ou cancele a execução de notebooks, definições de tarefas do Spark, modelos de ML e experimentos. ✅ ✅ ✅
Execute ou cancele a execução de pipelines de dados. ✅ ✅ ✅
Exiba a saída de execução de pipelines de dados, notebooks, modelos de ML e experimentos. ✅ ✅ ✅ ✅
Agende atualizações de dados por meio do gateway local.4 ✅ ✅ ✅
Modifique as configurações de conexão do gateway.4 ✅ ✅ ✅

1 Os Colaboradores e Visualizadores também podem compartilhar itens em um workspace, se tiverem permissões de Compartilhar novamente.

2 Outras permissões são necessárias para ler dados do destino de atalho. Saiba mais sobre o modelo de segurança de atalhos.

3 Outras permissões são necessárias para executar determinadas operações em dados em um Eventhouse. Saiba mais sobre o modelo de controle de acesso baseado em função híbrida .

4 Tenha em mente que você também precisa de permissões no gateway. Essas permissões são gerenciadas em outro lugar, independentemente de funções e permissões do espaço de trabalho.

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