Synapse 实现成功方法：评估团队技能集

解决方案开发需要一个由具备许多不同技能的个人组成的团队。 你的团队必须具备成功完成所分配任务所需的技能，这对于成功实现解决方案非常重要。 此评估将对项目资源的技能水平进行诚实而严格的审查，为你提供在实现 Azure Synapse 解决方案期间经常需要的角色列表。 你的团队需要具备相关的经验和技能，才能在预期时间内完成分配的项目任务。

本文使用 Microsoft 标准级别定义来描述学习级别。

成功交付 Azure Synapse 解决方案涉及许多不同的角色和技能集。 本主题描述了实现成功项目通常需要的角色。 并非所有项目都需要所有这些角色，也不是整个项目持续期间都需要所有这些角色。 但是，这些角色需要完成一些关键的项目任务。 你应该评估执行任务的个人的技能水平，确保他们能成功完成本职工作。

请参阅项目计划，验证是否已确定这些资源和角色。 此外，请检查项目计划是否确定了其他资源和角色。 在许多情况下，你可能会发现一个人拥有多个角色。 例如，Azure 管理员也可以是 Azure 网络管理员。 组织中的一个角色也可能被分给多人。 例如，Synapse 管理员不参与 Synapse SQL 安全性。 在这种情况下，请相应地调整你的评估。

请评估以下几点。

• 确定实现解决方案所需的角色。
• 确定项目中将履行每个角色的具体人员。
• 确定将由每个人执行的具体项目任务。
• 根据每个人的任务和角色为其分配一个学习级别。

通常，成功的实现要求每个人对他们将要执行的任务至少具有 300 级的熟练程度。 强烈建议为 200 级（或以下）的人员提供指导和说明，以在开始执行项目任务前提高其理解水平。 在这种情况下，需要请一位 300 级（或以上）的人员进行指导和审查。 建议调整项目计划时间线和工作量估算，以将新技能学习考虑在内。

Azure 管理员负责 Azure 的管理工作。 他们负责订阅、区域识别、资源组、监视和门户访问。 他们还预配资源，例如资源组、存储帐户、Azure 数据工厂（ADF）等。

安全管理员必须了解当地目前的安全形势和要求。 此角色与 Synapse 管理员、Synapse 数据库管理员、Synapse Spark 管理员以及其他角色协作，以设置安全要求。 安全管理员也可以是 Microsoft Entra 管理员。

网络管理员必须了解当地现有的网络环境和要求。 此角色需要具备 Azure 网络技能和 Synapse 网络技能。

Synapse 管理员负责管理整个 Azure Synapse 环境。 此角色负责工作区资源的可用性和缩放、Data Lake 管理、分析运行时以及工作区管理和监视。 此角色与所有其他角色密切合作，以确保对 Azure Synapse 的访问、分析服务的可用性和足够的缩放。 其他职责包括：

• 预配 Synapse 工作区。
• 设置 Azure Synapse 网络和安全要求。
• 监视 Synapse 工作区活动。

Synapse 数据库管理员负责（无服务器和专用）SQL 池的设计、实施、维护和操作方面。 此角色负责 SQL 池的整体可用性、一致的性能和优化。 此角色还负责管理数据库中数据的安全性、授予对数据的特权以及允许或拒绝用户访问。 其他职责包括：

• 执行各种专用 SQL 池管理功能，例如预配、缩放、暂停、恢复、还原、工作负载管理、监视等。
• 执行各种专用 SQL 池管理功能，例如保护、监视等。
• 设置 SQL 池数据库安全性。
• 性能优化和故障排除。

Synapse Spark 管理员负责 Spark 池的设计、实施、维护和操作方面。 此角色负责 Spark 池的整体可用性、一致的性能和优化。 此角色还负责管理数据的安全性、授予对数据的特权以及允许或拒绝用户访问。 其他职责包括：

• 执行各种专用 Spark 池管理功能，例如预配、监视等。
• 设置 Spark 池数据安全性。
• 笔记本故障排除和性能。
• 管道 Spark 执行故障排除和性能。

Synapse 池数据库开发人员负责数据库的设计和开发。 对于专用 SQL 池，其职责包括表结构和索引、开发数据库对象和架构设计。 对于无服务器 SQL 池，其职责包括外部表、视图和架构设计。 其他职责包括：

• 逻辑和物理数据库设计。
• 表设计，包括分布、索引和分区。
• 编程对象设计和开发，包括存储过程和函数。
• 设计和开发其他性能优化，包括具体化视图、工作负载管理等。
• 数据保护的设计和实施，包括数据加密。
• 访问控制的设计和实施，包括对象级安全性、行级别安全性、列级别安全性、动态数据掩码和 Synapse 基于角色的访问控制。
• 监视、审核、性能优化和故障排除。

Spark 开发人员负责使用 Spark 池创建笔记本和执行 Spark 处理。

数据集成管理员负责使用 Synapse 管道、ADF 或第三方集成工具设置和保护数据集成，并负责执行所有配置和安全功能以支持数据集成工具。

对于 Synapse 管道和 ADF，其他职责包括设置集成运行时 (IR)、自承载集成运行时 (SHIR) 和/或 SSIS 集成运行时 (SSIS-IR)。 可能需要了解虚拟机预配（本地或 Azure 中）方面的知识。

数据集成开发人员负责使用解决方案选择的数据集成工具开发 ETL/ELT 和其他数据集成流程。

数据使用工具管理员负责数据使用工具。 这类工具可以包括 Microsoft Power BI、Microsoft Excel、Tableau 等。 每个工具的管理员都需要设置权限，以授权访问 Azure Synapse 中的数据。

数据工程师角色负责实施与数据相关的工件，包括数据引入管道、清理和转换活动以及用于分析工作负载的数据存储。 这涉及使用广泛的数据平台技术，包括关系和非关系数据库、文件存储和数据流。

数据工程师负责确保在云中以及从本地跨越到云数据存储时，都能维护数据的隐私。 他们还负责数据存储和数据管道的管理和监视，以确保数据加载按预期方式执行。

数据科学家负责从数据中获取价值和见解。 数据科学家负责寻找处理数据的创新方法，并帮助团队在分析工作上实现快速的投资回报率 (ROI)。 他们使用数据策展以及高级搜索、匹配和建议算法。 数据科学家需要访问质量最高的数据和大量计算资源来提取深入见解。

数据分析师使企业能够最大程度地利用其数据资产的价值。 他们根据已确定的业务需求将原始数据转换为相关见解。 数据分析师负责设计和生成可缩放数据模型、清理和转换数据，并在报告和可视化效果中呈现高级分析。

如果你想要了解可帮助评估团队就绪情况的 Microsoft 认证，请浏览 Azure Synapse Analytics 的可用认证。

要完成自定进度的在线培训，请浏览 Azure Synapse Analytics 的可用学习路径和模块。

在“设计造就 Azure Synapse 成功”系列的下一篇文章中，了解如何执行操作就绪情况审查，以评估解决方案是否已准备好为用户提供最佳服务。