运行ADF管道，但不在订阅级别分配“Contributor”角色

ADF（Azure Data Factory）是一种云端数据集成服务，可用于创建、安排和管理数据工作负载。它提供了一种直观易用的方式来构建、调度和监视数据管道，从而实现数据的提取、转换和加载（ETL）过程。

在运行ADF管道时，不需要将“Contributor”角色分配给订阅级别。相反，可以在所需的资源级别（如数据工厂或数据集）为用户或服务主体分配适当的角色权限来运行ADF管道。以下是一些相关的角色和权限，可以根据具体的需求进行分配：

1. Data Factory Contributor：该角色适用于允许用户管理和操作数据工厂的人员。他们可以创建、修改和删除数据工厂中的资源，包括管道、数据集和链接服务。
2. Data Factory Operator：该角色适用于需要执行管道运行的人员。他们可以监视和管理数据工厂中的管道运行，并查看运行日志和监视指标。
3. Data Factory Data Flow Contributor：该角色适用于需要创建和管理数据流的人员。他们可以使用数据流设计器构建ETL转换逻辑，并在数据工厂中创建、修改和删除数据流。
4. Data Factory Contributor（自定义角色）：可以根据具体的需求创建自定义角色，并为其分配适当的权限。自定义角色可以根据资源级别进行授权，以实现更精细的访问控制。

ADF可以用于各种数据集成场景，包括数据传输、数据转换和数据加载等。它可以与各种数据存储、数据处理和分析工具集成，如Azure Blob存储、Azure SQL数据库、Azure Data Lake Storage、Azure Databricks等。

对于运行ADF管道，可以使用以下腾讯云产品和服务来实现：

1. 腾讯云数据集成服务：提供了一种直观易用的方式来创建、调度和监视数据管道。可以通过数据集成服务控制台进行管道的创建和配置，以及监视管道运行状态。
2. 腾讯云对象存储：用于存储和管理数据集成过程中的源数据、目标数据和中间数据。可以使用对象存储服务创建存储桶，并在数据集成任务中使用存储桶进行数据的读取和写入。
3. 腾讯云数据库服务：用于存储和管理数据集成过程中的目标数据。根据具体的需求可以选择不同类型的数据库服务，如关系型数据库（如云数据库SQL Server版）或NoSQL数据库（如云数据库MongoDB版）。

通过以上腾讯云产品和服务的组合，可以构建强大且高效的数据集成解决方案，并实现灵活、可靠的数据处理和分析。