Del via

Roller i arbejdsområder i Microsoft Fabric

  • Artikel

Med arbejdsområderoller kan du administrere, hvem der kan gøre hvad i et Microsoft Fabric-arbejdsområde. Microsoft Fabric-arbejdsområder er placeret oven på OneLake og opdeler datasøen i separate objektbeholdere, der kan sikres uafhængigt af hinanden. Arbejdsområderoller i Microsoft Fabric udvider rollerne i Power BI-arbejdsområdet ved at knytte nye Microsoft Fabric-funktioner, f.eks. dataintegration og dataudforskning, til eksisterende arbejdsområderoller. Du kan få flere oplysninger om Power BI-roller under Roller i arbejdsområder i Power BI.

Du kan enten tildele roller til enkeltpersoner eller til sikkerhedsgrupper, Microsoft 365-grupper og distributionslister. Hvis du vil give adgang til et arbejdsområde, skal du tildele disse brugergrupper eller enkeltpersoner til en af arbejdsområderollerne: Administration, Medlem, Bidragyder eller Fremviser. Sådan giver du brugerne adgang til arbejdsområder.

Hvis du vil oprette et nyt arbejdsområde, skal du se Opret et arbejdsområde.

Alle i en brugergruppe får den rolle, du har tildelt. Hvis nogen er i flere brugergrupper, får vedkommende det højeste tilladelsesniveau, der er angivet af de roller, de er tildelt. Hvis du indlejrer brugergrupper og tildeler en rolle til en gruppe, har alle de indeholdte brugere tilladelser.

Brugere med arbejdsområderoller har følgende Microsoft Fabric-funktioner ud over de eksisterende Power BI-funktioner, der er knyttet til disse roller.

Microsoft Fabric-arbejdsområderoller

Egenskab Administrator Medlem Bidragyder Seer
Opdater og slet arbejdsområdet.
Tilføj eller fjern personer, herunder andre administratorer.
Tilføj medlemmer eller andre med lavere tilladelser.
Tillad andre at dele elementer igen.1
Få vist og læs indholdet af datapipelines, notesbøger, Spark-jobdefinitioner, ML-modeller og -eksperimenter og hændelsesstrømme.
Få vist og læs indhold i KQL-databaser, KQL-forespørgselssæt og dashboards i realtid.
Forbind til SQL Analytics-slutpunktet for Lakehouse eller Warehouse
Læs Lakehouse- og Data warehouse-data og genveje2 med T-SQL via TDS-slutpunktet.
Læs data og genvejetil Lakehouse og Data warehouse 2 via OneLake API'er og Spark.
Læs Lakehouse-data via Lakehouse Explorer.
Skriv eller slet datapipelines, notesbøger, Spark-jobdefinitioner, ML-modeller og -eksperimenter og hændelsesstrømme.
Skriv eller slet KQL-forespørgselssæt, dashboards i realtid samt skema og data for KQL-databaser, Lakehouses, data warehouses og genveje.
Udfør eller annuller udførelse af notesbøger, Spark-jobdefinitioner, ML-modeller og eksperimenter.
Udfør eller annuller udførelse af datapipelines.
Få vist udførelsesoutput fra datapipelines, notesbøger, ML-modeller og eksperimenter.
Planlæg dataopdateringer via gatewayen i det lokale miljø.3
Rediger indstillinger for gatewayforbindelse.3

1 Bidragydere og seere kan også dele elementer i et arbejdsområde, hvis de har tilladelsen Del igen.

2 Der kræves yderligere tilladelser til at læse data fra genvejsdestinationen. Få mere at vide om genvejssikkerhedsmodel.

3 Vær opmærksom på, at du også skal have tilladelser til gatewayen. Disse tilladelser administreres et andet sted, uafhængigt af arbejdsområderoller og tilladelser.

Relateret indhold