一、经营情况讨论与分析　　（一）财务情况　　报告期内，公司实现营业收入12,073.07万元，同比增加3.73%；归属于上市公司股东的净利润-10,662.76万元，同比减少2,541.19万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-11,170.80万元，同比减少1,055.57万元。　　（二）研发情况　　公司坚持以技术创新和产品创新为核心的发展战略，依托“产品+技术”的双轮驱动，为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。2023年4月公司推出的核心产品BonreeONE，以一体化智能可观测技术为核心，通过大数据、AI等先进技术赋能，整合并升级原有产品线产品能力和技... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　（一）财务情况
　　报告期内，公司实现营业收入12,073.07万元，同比增加3.73%；归属于上市公司股东的净利润-10,662.76万元，同比减少2,541.19万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-11,170.80万元，同比减少1,055.57万元。
　　（二）研发情况
　　公司坚持以技术创新和产品创新为核心的发展战略，依托“产品+技术”的双轮驱动，为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。2023年4月公司推出的核心产品BonreeONE，以一体化智能可观测技术为核心，通过大数据、AI等先进技术赋能，整合并升级原有产品线产品能力和技术，打造国内一流的一体化智能可观测平台，深度推进落实“以数据赋能IT运维”的理念，构建更加敏捷、自动和智能的IT运营管理体系。
　　公司研发团队稳定，并持续引入外部高端技术人才，保持自身技术领先优势。公司持续投入研发资源到BonreeONE产品方向，并已初步取得成效，该产品目前已趋于成熟，达到国内先进水平。报告期内，BonreeONE产品研发推出日志分析、数据集成、自动化交付平台等多项功能，并对后台技术架构进行整体优化，使产品整体硬件资源开销下降超过30%，系统整体更强、更轻、更稳定，更好地满足客户对于IT监控一体化、智能化运营的需求。
　　（三）技术及产品情况
　　1．一体化智能可观测平台BonreeONE产品正式推向市场
　　（1）2023年4月正式版投入商用，关键特性是“更轻、更强、更智能”
　　BonreeONE后台所需的技术组件数量减半，磁盘占用缩减80%，数据采集和查询性能提升5倍。
　　BonreeSmartGate解决数据联通问题，流量削峰、数据缓存，防止数据丢失。
　　博睿数据针对国内外主流数据服务提供商及云平台提供了开箱即用的特色数据接入解决方案。选配数据源，数据直达BonreeONE。
　　IBonreeONE支持BonreeSmartAgent采集日志，无需配置，自动发现重要日志路径。对于未检测到的路径，支持自定义数据源，极大的降低采集门槛。LIVETAIL模式支持实时查看所有接入的日志数据（含尚未存储数据）。在排查问题时，可实现多主机下的grep查询。平台支持基于全量接入的数据进行指标分析，可以基于全量的日志生成指标，以便分析日志的趋势。日志分析能力如所示：
　　II发布基于堆栈快照的热点方法剖析能力，对比传统的代码性能分析工具，性能损耗只占0.1~1.2%左右。热点方法剖析能力如所示：
　　III发布会话回放能力，以视频形式播放会话全过程，并精准对应每一步操作所引发的事件，实现了溯源分析的一步到位。
　　通过AI技术的引入，可在常态运行环境中达到98%以上的智能告警收敛率。BonreeONE可以自动计算出故障相关的影响范围，自动关联出相关的指标、日志、调用链、事件、用户会话等。当用户发现某一指标异常或某一笔业务调用链路异常时，可以进一步追踪细查相关的记录明细从而定位问题，提升排障效率。
　　告警收敛的效果如所示：
　　（2）2023秋季正式版焕新升级，关键特性是“轻盈、有序、精准”
　　I全新推出的SwiftAI3.0引擎通过去除Hadoop、Spark、Yarn等重资源组件，将AI组件数量从8个降至1个，CPU资源节省50%、内存资源节省90%以及6000+时序数据训练时间缩短83%。
　　II会话模块的存储引擎从Easticsearch切换到Zeus，带来了巨大的性能提升和资源节约。磁盘节省达到90%，内存节省84%，同时写入性能提高了4倍。
　　III推出了天眼自运维平台，该平台可以在2C2G的系统资源下运行，在资源治理、自动巡检和告警触达方面取得显著突破，极大地提升了平台稳定性和排障效率。
　　推出了新一代OneService高可用数据中台和轻量化CMDB，预置了规范化的指标体系和资源体系，建立了完善的湖仓一体化数据模型，为AIOps、BizOps、FinOps、DevOps、SecOps等上层运维场景的快速搭建和落地提供了强大数据架构和技术架构能力。
　　通过开放集成Zabbix、Prometheus、OpenTeemetry等全量主流数据源，实现了更便捷的接入体验。BonreeONE平台在进行与第三方多源、异构数据集成的同时，实现了底层CMDB实体对象的相互连通及关系建立，实现了数字世界的拓扑构建，提升了运维处理效率。
　　在AI技术方面进行了两阶段自适应AI再升级。该技术的深度分析能力覆盖了可用性、资源、错误、缓慢等多个场景的根因定位，为用户提供了更加全面和准确的故障诊断。两阶段自适应根因分析的逻辑如所示：
　　对智能告警进行设计升级，在告警规则配置方面实现了一步完成，并将高风险和低风险问题分离，以减少不必要的干扰，使运维人员能够更专注地处理重要问题。
　　对会话功能进行了重构，通过染色时间线直观展现用户交互和事件，实现了一键直达问题现场。会话详情页如所示：
　　支持鸟瞰系统架构和逐层展开，让用户能够清晰了解系统的健康状况。为用户提供了一个更加全面和清晰的系统监控视角。系统架构效果如所示：
　　2．加速AI技术应用，积极拥抱AIOps生态和贡献价值
　　由中国信通院主办的2023XOps产业创新发展论坛在北京召开，博睿数据获聘首批数字化治理方阵（DGA）数字研运转型领域智库专家组。博睿数据后续将深度参与决策DGA工作方向，牵头并参与DGA各项工作，包括但不限于研究报告、评估评测、标准体系构建、人才培训培养、关键问题研究，行业产业观察、企业实践、技术解读。
　　国际电信联盟（ITU）于2023年12月正式发布智能运维（AIOps）标准：ITU-TY.3550Coudcomputing-RequirementsforAIbasedcoudservicedeveopmentandoperationmanagement。该项国际标准由中国信息通信研究院牵头制定，旨在通过进一步明确智能运维的功能要求，推进各方对智能运维能力体系架构达成共识，加强国际交流合作，以促进智能运维领域技术、应用的有效落地，持续推动国内外AIOps相关产业的健康有序发展。博睿数据作为参编单位参与到该国际标准的制定中，为智能运维行业的发展做出了贡献。
　　3．拓展BonreeONE产品的价值场景，切入算力可观测赛道
　　中国通信标准化协会云计算标准和开源推进委员会2023年度工作总结会暨算力服务工作组成果发布会在北京举行，“2023年算力服务领航者计划优秀案例名单”正式公布，BonreeONE成功入选并荣获“2023年算力服务领航者计划”优秀案例。这一荣誉是对博睿数据在推动算力可观测技术赋能产业化发展方面所取得成就的高度肯定。从产业端看，随着AIGC下游应用落地迎来蓬勃发展，其对产业链上游算力的旺盛需求预计将进一步推动算力运维市场体量的不断增长。
　　4．全面拥抱国产化，支持信创生态
　　公司核心产品线完成信创化部署能力建设，实现在主流国产CPU（鲲鹏、飞腾、海光等）、国产操作系统（麒麟、统信等）、以及国产中间件(东方通、华宇、金蝶)等信创环境的兼容技术开发，完成相关部署和稳定运行测试，进一步拓展了公司产品的适用环境。同时博睿数据的智能探针能力能够监控国产化操作系统、服务器、中间件的性能，并对部署在相关软硬件上的应用进行性能监控，保证部署在国产化软硬件之上的应用体验。
　　5．主动式产品持续迭代，产品和技术均有关键突破
　　技术层面，在Zeus存储引擎上实现了数据分桶，优化了查询性能,支持海量数据的高效处理。全新的监测点客户端程序全量升级完成，新的二进制传输协议替代旧的文本传输，提升了网络传输效率，任务串、并行优化，有效提高了监测点的任务执行速度。发布数据可信策略，通过深度对比分析结果数据，精准识别并剔除了数据噪点，确保了数据质量。增加了对国密加密协议的支持，使得浏览任务更加安全可靠。
　　产品层面，将监测点信息和运营策略统一到了运营管理平台，为集中化的监测点管理和运营策略调配奠定了坚实的基础。实施多级数据过滤可信机制,通过采样、统计、筛选、识别无效数据等手段，主动降低监测点环境原因导致的数据噪点,使得主动式拨测结果的准确度和可信度得以大幅提升。发布任务巡检能力，通过主动识别完成率低的任务，有效降低了噪点数据的影响，提升了整体任务执行的效率和质量。推出全新的web录制器，其操作更加便捷，为用户提供了更加友好的交互界面和体验。在阿里云商店上增加了流媒体任务类型，为更多用户提供了多样化的选择和解决方案。
　　
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　1．主营业务情况
　　博睿数据始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。公司主营业务属于IT运维管理监控领域的重要分支行业——应用性能管理行业。
　　应用性能管理（AppicationPerformanceManagement，简称APM）指使用特定的方法和工具来管理和监控应用程序的性能。主要目标是确保企业的关键业务应用运行流畅、高效，从而提高应用的可靠性和质量，最终保证用户获得满意的服务体验，并降低企业的IT运维总成本。APM产品的具体功能包括：
　　①程序性能监测和分析：实时跟踪应用程序中方法的响应时间、负载、吞吐量、错误率等关键性能指标，以便及时发现性能瓶颈和问题。
　　②故障排查和诊断：通过深入分析日志、代码和其他数据，帮助运维团队快速定位和解决问题，减少停机时间。
　　③用户体验监控：通过跟踪和分析用户的使用行为和路径，了解用户的行为偏好和需求，以便优化用户体验。
　　④数据库和网络性能优化：监测和优化数据库及网络的性能指标，确保它们在高负载下仍能稳定运行。
　　公司产品可通过监测、分析、优化企业软件应用的性能状况，如APP是否卡顿崩溃、交易的响应时间、服务器负载情况等，帮助企业精准定位影响其软件应用使用性能和用户体验的原因，助力企业加速数字化转型进程。
　　公司产品可供IT运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等不同角色使用，可贯穿前端网页、APP等应用、中端网络和后端服务器应用，提供端到端的统一监控视角；从界面交互的操作层到业务逻辑层、最后直击代码底层，实现全栈溯源；利用机器学习技术创建动态基线来判定客户的应用和业务交易的健康标准，自动发现业务异常，最终以可视化看板的方式向客户展示。
　　公司基于在应用性能管理行业的技术积累和领域知识沉淀，产品侧能力已向可观测性升级。
　　可观测性（Observabiity）能力特指监控、分析和管理现代复杂IT系统的新兴范式。它通过采集和分析来自IT系统的调用链、指标、日志和事件数据，帮助IT人员实时了解数字化系统的运行状况、性能和用户体验以及定位、剖析问题故障。
　　①可观测性能力在现代IT系统中至关重要，原因如下：
　　IIT系统日益复杂：现代IT系统通常由数以百计、千计甚至万计的微服务组成，这些服务分布在不同的物理和虚拟环境中。传统的监控方法难以应对如此复杂的系统。
　　II用户期望不断提高：用户希望IT系统能够始终可用、提供良好的性能和用户体验。可观测性能力可以帮助IT运维人员快速识别和解决问题，确保系统满足用户的期望。
　　②传统的监控方法难以应对上述数字化转型带来的复杂性和动态性。可观测性能力可以帮助企业应对数字化转型带来的挑战，主要体现在以下几个方面：
　　Ⅰ提高IT系统的可见性：可观测性可以帮助企业全面了解IT系统的运行状况，包括应用性能、基础设施资源利用率、安全状况等。
　　Ⅱ快速识别和解决问题：可观测性可以帮助企业快速识别IT系统中的问题，提供解决问题的见解思路，减少故障带来的损失。
　　Ⅲ优化IT系统的性能：可观测性可以帮助企业分析IT系统的性能瓶颈，提供优化性能的见解思路，提高系统的效率。
　　综上，公司产品可以为数字化转型企业提供一体化智能可观测性解决方案，通过对丰富多样的可观测性数据的模型构建、分析处理，叠加开箱即用的AI算法能力，为用户在运维工作中提供更直观、更准确的见解，提升运维效率、减少故障带来的经济损失。
　　2．主要产品和服务情况
　　(二)主要经营模式
　　1．销售模式
　　公司以直销模式为主，专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务，下游客户涵盖金融业、互联网、制造业、能源业等多种行业，重点服务行业头部大客户，客户粘性较强，合作关系稳固。
　　公司主要采用参与各种行业活动、客户间介绍、电话沟通、现场拜访、参与招投标等方式拓展客户，根据客户需求制定方案、提供技术咨询、提供测试等形式与客户进一步接洽，若客户存在采购意向，双方则进入商务谈判阶段，根据谈判情况确定最终报价并签署合同。
　　2．采购模式
　　在经营过程中，公司的采购主要包括网络资源采购、软硬件采购、会员监测服务采购等。公司采购主要由采购部负责，其中会员的招募与管理主要由平台支撑中心——运营部负责。
　　公司制定了《采购管理制度》，建立了专门的采购管理系统，当公司发生采购需求时，由需求部门具体人员在采购系统中发起采购申请，经过部门负责人、公司分管负责人、采购部门负责人审批后交由采购部具体人员安排采购，确保所需物资优质、高效供应，并不断降低采购成本和管理成本。
　　3．服务模式
　　目前，公司主要服务企业级客户。公司为客户提供持续的技术咨询服务和故障处理服务，及时发现并迅速解决客户在使用中遇到的技术问题，同时还为大客户配备专门的售后技术工程师，为客户开展产品使用培训，指导客户使用公司的产品，协助客户解读性能数据、定位性能问题、并提出优化建议等。此外，根据客户要求，公司技术人员还会上门提供专业的技术指导并撰写服务报告。
　　4．研发模式
　　公司设立研发部门，组建了专门的研发队伍、测试队伍，还设置了专门的代码管理、质量控制、资源调度、安全管理等岗位，确保产品研发的质量和效率。公司产品研发遵循标准的软件开发流程并通过CMM5认证，自主研发流程主要为：需求分析、开发立项、设计及研发、测试、验收、培训等环节，完善、严谨的研发管理体系可保障公司产品在精准符合客户需求的前提下，有效地缩短开发周期。
　　(三)所处行业情况
　　1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念，坚持“客户第一、正直守信、追求卓越、开放创新、勇于担当、协作共赢”的品牌价值观，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务，助力客户构建稳定、高效、智能的新型IT运维监控体系，提升企业IT运维效率，降低总体运营成本，驱动业务创新增长，赋能企业数字化转型高质量发展。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。根据《国民经济行业分类和代码表（按第1号修改单修订）》（GB/T4754-2017），公司所处行业为“信息传输、软件和信息技术服务业”门类中的“软件和信息技术服务业”。
　　（1）行业发展阶段
　　①全球应用性能管理市场
　　北美市场起步较早。市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。随着云计算、微服务、容器化、人工智能等新技术的广泛应用以及IT系统的复杂性日益加剧为运维管理带来了巨大的挑战，对应用性能监控和可观测性能力需求高速增长。海外市场许多企业和组织都在积极采用APM解决方案来监控和管理其应用程序的性能，APM产品逐渐从传统监控工具，进化成业务生产过程中的生产力工具。可观测性能力以数据为中心，通过人工智能赋予监控工具强大的数据洞察力。这使得监控工具能够快速识别和预测故障，从而在对用户影响最小的情况下解决这些问题。同时，可观测性能力还要求可以集成原始的监测数据，帮助运维人员更好地理解和探索数据，解决传统监控工具分散带来的数据孤岛问题。这不仅提高了运维效率，还降低了企业的运营成本。海外应用性能管理及可观测市场正处于快速发展阶段，未来有望继续保持高速增长。
　　供给侧看，海外已有很多优秀的技术供应商，提供各种类型的APM及可观测解决方案，包括基于云端的、移动端的、微服务架构等。其中有些是开源项目或者标准协议，如Prometheus、OpenTeemetry等；有一些是商业产品或者服务平台，如Dynatrace、Datadog、Spunk、Honeycomb等。这些技术和工具都在不断地创新和进化，以适应不同场景下的监控及可观测需求。
　　②中国的应用性能管理市场
　　中国应用性能管理市场的行业渗透度与北美市场相比相对落后，因此中国应用性能管理行业的发展趋势尚未达到北美行业的发展水平。以北美市场厂商Datadog为例，其成立于2005年，其一体化平台产品于2016年投入商用。2019财年至2023财年，公司营收年复合增长率为56%。目前，国内众多企业对于可观测性的理解尚浅，多数企业仍停留在传统的监控阶段，可观测还处于早期阶段1，行业渗透率相对低，存在市场发展空间。
　　深入实施数字经济发展战略的时代背景下，国有政策与宏观经济政策均对数字经济发展与数字化转型给予了高度重视，推动相关政策不断深化和落地。企业也积极响应，进行精细化运营以降本增效，提升竞争力。随着互联网和移动技术的普及，应用软件在中国市场迅猛发展，包括但不限于社交媒体、电商、金融科技、在线教育、医疗健康、游戏等。这些应用软件涵盖了各个领域的需求，成为企业和消费者之间最为密切的沟通渠道，更是直接影响企业业务表现的关键因素。企业在运营日益复杂的应用程序和IT基础架构环境的同时，还需要不断开发、部署、更新各类应用程序，以持续吸引用户、保障高质量的用户体验、提高员工生产力、提升企业运营效率，数字化转型的成功已成为企业可持续发展的关键因素之一。
　　从技术栈演变的角度来看，北美地区经历了从基础监控、日志、APM到可观测的逐步累积过程，而中国在这一领域还处于起步阶段，开始尝试跟随北美的步伐。同时，北美的业务应用更倾向于部署在主流云平台上，国内云计算技术的不断进步和云生态环境的完善，促使越来越多的中国企业开始将业务应用迁移到云上，推动了技术栈的升级和发展。中国作为全球最大的信息技术市场之一，未来随着中国数字经济的稳定发展，以及在5G、云计算、物联网等技术领域的广泛布局，中国应用性能管理的需求将逐步得到释放。
　　（2）行业基本特点
　　随着中国企业推动数字化转型，应用性能监控及可观测性需求日益增长。高效、稳定、智能的IT系统监控方案可以更好地服务于电商互联网、金融机构、高端制造业、甚至初创企业。
　　①文化层面：敏捷开发、DevOps、BizDevOps、DevSecOps等理念的涌现和转变，叠加持续集成、持续部署等工作流和工具的组合，一起缩短了迭代周期。在这种情况下，通过梳理各类依赖关系和代码追踪，提高开发者对系统掌握度的可观测性，已经成为保障系统稳定性的重要因素。
　　②业务层面：现代商业中，客户体验直接影响业务表现，越来越多的企业认知到原有的监控方案无法满足IT技术发展的需要，由此应用性能监控及可观测性方案逐步进入客户的察视野。
　　③技术驱动：中国在应用性能监控及可观测领域的发展高度依赖技术创新，包括人工智能、大数据技术、云计算、分布式追踪等先进技术，随着这些技术的不断进步，应用性能监控及可观
　　1InfoQ，《中国软件技术发展洞洞察和趋势预测研究报告2023》，2023年1月13日
　　测性服务的深度和广度也在不断提升。全球重视AI发展，产业端来看，AIGC下游应用落地也将迎来蓬勃发展，其对产业链上游算力的高需求预计将进一步推动算力运维市场体量的增长。
　　④本土化需求：由于中西方文化背景与使用习惯差异，本土化的应用性能监控及可观测性解决方案受到越来越多企业的青睐。这些解决方案更贴近中国市场需求，具有更好的适配性。信创政策进一步推动国产化替代进程，特别是在政府、金融、能源等国民经济重点领域，企业也将更加注重应用的稳定性和性能，应用性能监控及可观测产品国产化趋势明显，将迎来更大的市场机会。随着国内网络、算力等IT基础设施的不断完善，以及企业数字化转型进程的持续加速，信息安全和数据合规也被提升到了国家战略的高度，国内APM厂商的市场空间将进一步释放，同时应用性能监控也需要满足相关法规和标准，这也会成为市场发展中一个重要推动因素。
　　⑤目标客户行业技术栈差异：由于不同行业和企业所使用的技术栈存在差异，比如金融、电商、游戏等行业都有各自特定的技术架构。因此，市场上要求应用性能监控及可观测性厂商需具备足够的技术积累和行业沉淀，能够适配不同行业的各类技术栈。
　　（3）主要技术门槛
　　公司产品的核心价值是自动发现客户IT业务系统复杂的内部结构，并进行实时数字建模，从而对其运行状态进行管理、观测和排障，以保障客户自身业务的连续性。该类产品的技术门槛主要体现在以下几点：
　　①具备“全栈、双模”的数据采集能力
　　该类产品的定位是数据平台类的产品，所以在数据采集能力方面，除了支持传统的自有探针采集模式之外，还应支持客户各种第三方产品或工具的数据低成本和规范化接入模式。这要求开发商既要有“一个探针”即可采集基础设施层、网络层、基础平台层、应用层、业务层等多层关联数据的能力，同时也要有通过通用数据处理引擎支持对市场上数百种第三方产品或工具的无缝且低成本集成的能力，所以需要开发商同时具备非常成熟的探针研发能力和分布式计算引擎研发能力。
　　②具备“开放、融合”的可观测大模型构建能力
　　该类产品接入的数据极为复杂，数据具有以下三种特征：一是数据源多样性，既有来自自有探针的数据，也有第三方平台的数据，还有客户各种自定义数据；二是数据结构多样性，既有结构化的指标、元数据，也有半结构化的事件、调用链和日志数据，同时还有堆栈、会话回放视频等非结构化数据；三是数据量级极大，日处理数据量一般都在PB级别。这要求开发商要有将海量的可观测信号数据和元数据进行统一化处理和规范化建模的能力，构建以运维实体为中心的可观测数据大模型（涵盖基础设施层、网络层、基础平台层、应用层、业务层等全栈多层级），这是对IT系统进行全面可观测的基础，因此这需要开发商对可观测性有极为深入的理解，以及对海量可观测数据有很强的数据处理、治理和建模能力。
　　③具备“统一、强大”的数据中台能力
　　该类产品接入数据特征上文已有介绍，因此要求开发商在大数据处理方面至少有以下三项技术能力：一是对海量多源异构数据进行实时建模的能力，落地以运维实体为中心的可观测数据大模型；二是对跨多种大数据存储和分析引擎进行联合分析能力，如支持指标存储引擎、日志存储引擎、配置管理数据库三者的联合查询和分析场景，如支持对分布于多地多中心的数个指标存储引擎和配置管理数据库的分布式联合分析能力等；三是要支持灵活的分布式数据视图能力以及架构动态伸缩的能力，以支持不同量级灵活多变的业务场景的能力。这些能力要求开发商要具备很强的统一数据中台研发能力。
　　④具备“精准、可解释”的AI算法能力
　　该类产品由于数据量级极大，格式复杂多样，数据之间存在各种关联关系，通过传统的数据分析技术难以满足上层灵活多变的分析场景。开发商需具备以下三类AI算法技术，一是预测型AI算法技术，如对系统内数百万个指标进行机器学习后，进行精准的趋势预测，自动生成指标基线并设置告警阈值，对指标的异常波动进行自动检测然后生成告警；二是因果型AI算法技术，如对系统内不同层级，不同实体，不同时间发生的多个事件之间通过统一运维数据大模型自动构建事件因果图谱，进而在图谱中进行根因事件和表因事件的识别，从而自动确定IT系统故障的根因所在，极大提高客户的故障定位效果和处置效率，减少业务损失，这种算法的特点是分析结果天然具备可理解性和可解释性；三是生成式AI算法技术，通过对用户输入的自然语言指令进行智能分析，自动规划任务，实现如自动创建分析模型、自动创建告警规则等，极大提高用户使用效率和体验。这些能力要求开发商除了要需要具备很强的多场景AI算法能力外，还要求开发商要对可观测性领域有深入理解，且自身数据具备极高的品质。
　　⑤具备“众创、百搭”的数据应用能力
　　该类产品的数据消费和应用场景极为复杂多样，既有基于以各种运维实体为中心的独特观测视角，也有基于各种可观测性信号数据为中心的统一分析视角；既有对各种海量运维实体运行状态的监控场景，也有对海量实体及关联关系的管理诉求；既要有APM、RUM、ITIM、LOG等超级专项能力，也要有仪表盘、智能告警、数据分析等强大且开放的平台能力。因此，一方面这需要开发商具备很强的可观测应用场景和开发能力，能够给客户提供丰富成熟的各种专项应用，另一方面需要开发商提供强大、开放、灵活的自定义应用引擎能力，能够支持用户高效且低成本在产品上自行构建自定义数据应用的能力，以满足客户自身应对各种复杂多变的业务场景的监控和分析诉求。这对于市场上绝大多数做专项监控产品开发商来说，是极大的技术门槛。
　　2.公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　目前国内企业对于应用性能监控及可观测性技术的认知还不够深入，但伴随国内信息技术的快速发展和数字经济建设的全面推进，企业对精细化运营的重视程度提升，逐渐意识到应用性能管理及可观测性技术可以协助企业自身业务发展。博睿数据始终致力于为为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。公司一体化智能可观测平台BonreeONE产品于2023年4月正式投入商用，取得初步成效，该产品目前已趋于成熟，达到国内先进水平。根据IDC发布的《中国IT统一运维软件产品市场跟踪报告》，2023H1，以市场占有率20.14%蝉联APM市场第一，稳居国内市场的领导者地位。
　　（1）产品战略领先，产品体系成熟健全：
　　博睿数据依托对国内市场的敏锐洞察和客户服务经验，凭借其覆盖多端、多场景的数据采集技术和强大的数据处理分析技术，不断创新产品，扩展产品边界，在国内厂商中已形成成熟健全的APM产品矩阵，凭借对技术趋势的前瞻判断率先布局可观测能力，在2023年4月正式发布核心产品一体化智能可观测平台BonreeONE，并在核心产品线中加载了“智能运维”能力。
　　随着2023年4月公司正式发布新一代监控产品——一体化智能可观测平台BonreeONE正式版，凭借经验丰富的研发团队和长期的客户积累，公司市场开拓进展顺利，拓宽了产品和服务能力，实现产品从监控工具到可观测平台的升级，BonreeONE产品全年合同签订金额达到2600万元左右。
　　BonreeONE已荣获信通院“AIOps能力成熟度模型优秀评级”“IT新治理年度明星产品”奖、信通院“算力服务领航者计划”优秀案例”奖、“中国海油的多云资源监控与治理”荣获中国电子学会年度优秀实践案例称号。金融电子化“科技赋能金融业场景金融建设突出贡献”奖。
　　至此，博睿数据完成全面和统一的端到端监控的产品矩阵布局。可覆盖从终端用户体验、应用、基础设施和网络等多领域监控及可观测。一体化智能可观测平台，可以真正实现IT系统全栈、全链路、全场景的可观测，智能故障根因分析及智能告警。在国内厂商中已形成成熟、全面、领先的APM产品体系。
　　（2）坚持自主研发，技术实力雄厚
　　博睿数据坚持以技术创新和产品创新为核心的发展战略，密切关注应用性能监测技术的最新发展趋势，经过十五年的行业深耕，公司在性能数据的采集、处理、存储及分析等核心环节积累了丰富的技术经验，能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。截至报告期末，公司共拥有40项已授权发明专利、132项软件著作权、30项核心技术，在应用性能管理领域实现了多项技术突破，具备显著的技术先进性。
　　博睿数据凭借其行业技术领先地位，积极履行企业社会责任，致力于参与行业标准的制定，以推动行业的高质量发展。公司加入了信通院AIOps标准工作组，为推动中国AIOps标准的制定贡献力量。同时，博睿数据还参与了中国电子工业标准化技术协会提出的《政务APP评价指标》团体标准的编制工作，以及信通院分布式系统稳定性实验室主导的《信息系统稳定性保障能力建设指南》编制。此外，博睿数据获聘信通院DGA首批智库专家组成员，并入选中国信通院《高质量数字化转型产品及服务全景图》。同时，公司还是新浪银行APP评测的长期数据支持机构。
　　（3）拥有行业领先的品牌影响力
　　经过15年的行业深耕，博睿数据展现出卓越的市场影响力，赢得了众多行业头部客户的信任和认可。稳固的合作关系和客户的高粘性使公司在长期市场竞争中占据优势地位。
　　报告期内，面对市场竞争加剧，公司积极应对，加大营销投入，进一步拓展市场、提升品牌知名度。同时，公司积极布局线上线下的全域市场运营，完善官网及线上新媒体营销矩阵，并在全国范围内成功举办40余场行业会议、高峰论坛、高阶行业沙龙等市场活动。
　　此外，博睿数据还成功打造了《博睿学院》、《IT运维之光》、《聊点技术》、《数字化运维路线图》等IT运维行业内容IP，输出50余部高质量公开课及技术论文，发布50个标杆客户的成功案例，涵盖100+IT运维应用场景。客户成功案例获得行业权威奖项包括不限于：在证券类客户中获得：2023XOps“领新杯”优秀案例-智能运维领航标杆案例、“建立一体化智能可观测平台实现APP体验数字化”数据猿-金猿案例奖；银行类客户中获得“一体化智能可观测平台全面保障业务稳定性”数据猿-金猿案例奖。
　　（4）领先的客户体验及口碑
　　博睿数据通过技术创新和服务优化，为客户提供了卓越的客户体验，赢得了市场的广泛认可。凭借产品与服务的可靠性和稳定性，通过集成化智能监测终端和真实手机设备云技术，实现了对应用性能的全面监控和实时预警，确保了客户业务的高效、稳定、可靠运行，避免了因性能问题导致的业务中断和损失。
　　综上所述，公司凭借其卓越的技术实力、健全的产品体系和优质的服务体验，稳居中国应用性能监控行业的领导者。
　　3.报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　2023年应用性能管理领域正迎来一系列新技术、新产业、新业态和新模式，这些变革在很大程度上是由数字化转型、云原生、人工智能和机器学习等趋势推动的。以下是这一领域的一些主要发展趋势：
　　（1）新技术
　　随着数字化转型的不断深入，企业对于IT系统的监控和管理需求日益增长。传统的监控工具虽然在一定程度上能够满足基本的监控需求，但在面对日益复杂的IT环境和不断增长的数据量时，其局限性逐渐显现。为了更好地应对这些挑战，企业开始寻求从传统监控工具向可观测性能力的升级之路。
　　①可观测性能力与传统APM工具具有如下差异点：
　　Ⅰ传统APM监控工具
　　功能聚焦：传统监控工具通常专注于监控特定的系统或应用程序，如服务器、数据库或网络设备。它们主要关注于性能指标，如CPU使用率、内存占用、响应时间等。
　　静态视角：这些工具往往提供了一个静态的视角，主要关注于系统当前的状态，而不是系统的行为和变化趋势。
　　报警机制：传统APM监控工具的一个关键功能是报警机制，当监控到的指标超出预设的阈值时，会发出警报，通知管理员采取行动。
　　数据孤岛：由于每个监控工具只关注IT世界的特定方面，因此收集的数据往往是孤立的，难以提供一个全面的系统视图。
　　Ⅱ一体化智能可观测平台
　　全面监控：一体化智能可观测平台旨在提供一个全面的IT世界系统视图，不仅包括性能监控，还包括日志管理、事件跟踪、错误诊断、技术架构等多个维度。
　　动态分析：一体化智能可观测平台关注于系统的动态行为，通过收集和分析长时间序列的数据，帮助理解系统的历史表现和未来趋势。
　　上下文关联：一体化智能可观测平台能够将不同来源的数据进行关联分析，例如将性能指标与日志消息结合起来，以便在出现问题时提供更丰富的上下文信息。
　　智能化：一体化智能可观测平台集成了机器学习和人工智能技术，能够自动识别异常模式、预测潜在问题，并提供根本原因分析。
　　用户体验：一体化智能可观测平台通常提供更加友好的用户界面和更丰富的可视化工具，使得用户能够更容易地理解和分析数据。
　　②从传统APM监控工具到一体化智能可观测平台的升级不是推翻原有的建设成果，而是采用新的技术将更广泛运维数据的价值最大化。具体体现在：
　　传统APM监控工具主要使用探针技术采集监控数据，一体化智能可观测平台除了具备探针技术，还应当具备丰富的数据集成接入能力，可以接纳更广泛的可观测要素；
　　传统APM监控工具往往仅关注应用性能或者真实用户相关的性能指标，一体化智能可观测平台除了这些指标，还需要将日志、事件、元数据等其他可观测要素考虑在内；
　　传统APM监控工具从数据采集、加工到可视化都可以闭环处理完成，一体化智能可观测平台则需要建立各异构数据间的关联关系，通过数据中台的处理能力把不同数据进行连通；
　　传统APM监控工具对于机器学习和AI算法的应用较有限，一体化智能可观测平台则需要在基础加工能力之外，使用多种不同的AI算法加速数据分析过程，提升数据分析结果的准确性；
　　传统APM监控工具对于数据可视化仅局限在单个业务领域，一体化智能可观测平台则需要通过数据联动将数据分析的专家经验通过最佳实践工作流的形式沉淀下来。
　　（2）新产业
　　①数据要素：2023年10月25日，国家数据局挂牌后，到2023年12月31日已经先后发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》《数字经济促进共同富裕实施方案》两部重磅文件。征求意见稿提出总体目标：到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，培育一批创新能力强、成长性好的数据商和第三方专业服务机构，形成相对完善的数据产业生态，数据产品和服务质量效益明显提升，数据产业年均增速超过20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。
　　②数据资产入随着数字经济的演变和发展，数据已经成为企业的重要资产，帮助企业更好地进行资源配置和决策，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》是中国在数字资产入表方面的重要政策之一，它明确了企业内、外部数据资源应确认为无形资产或存货方式入表，从而将数据资产纳入企业的资产负债表。这一政策为企业提供了数字资产入表的明确指导，有助于推动数据要素市场的健康发展。数据资产入表机制可以促使企业更加重视数据资产，提升对数据资产的认识和管理水平。企业会更加关注数据的采集、存储、处理、分析和应用，从而推动IT运维行业在数据管理方面的专业化和精细化，国内应用性能管理市场势必将得到高速发展。
　　③算力运维：随着企业数字化转型的深入，算力资源将成为支撑业务运行的关键要素之一。因此，如何确保算力的稳定性、可用性和安全性，成为了企业面临的重要挑战。算力运维需要实现全面的资源监控、自动化的故障排查和修复、以及智能化的性能优化等功能，以提高算力的使用效率和运维效率。算力作为数据要素的重要支撑，其运维体系的建设和优化将直接影响到数据要素的高效利用和价值实现，通过算力可观测，可以帮助企业更高效管理、优化算力资源，识别和预警风险，降低算力资源的成本。应用性能监测及可观测产品及服务的需求也将逐步释放。
　　（3）新业态
　　DevOps与运维的融合：敏捷开发、DevOps、BizDevOps、DevSecOps等理念的涌现和转变，叠加持续集成、持续部署等工作流和工具的组合，一起缩短了迭代周期，开发和运维团队的融合成为一种新业态。这种融合可以提高团队的协作效率，加速应用的开发和上线速度。应用性能管理的产品功能边界在逐渐扩充，用户也逐渐超越典型的IT运维团队，包括外部(面向市场)和内部应用程序产品所有者、产品团队、平台工程/SRE/云运营团队，以及采用DevOps方法的其他人。
　　（4）未来发展趋势
　　①传统运维将被智能运维大规模替代
　　IDCDataSphere数据显示2，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，达到246.9ZB。全球数据总量从103.67ZB增长至284.30ZB，CAGR为22.4%，呈现稳定增长态势。如何让如此海量的数据产生价值，AI与数据分析融合将是未来五年的重点。人工智能将改变数据原有的查询、分析、开发、预测方式，将为员工提供更敏捷、更快速、更高效、更准确的工作形式，而当前AI与数据分析融合仅处于初期阶段。IDC另一项数据显示，接近80%的企业中，AI/ML与数据分析融合度低于50%，其中有超过21%的企业仍从未使用AI/ML技术。传统的IT运维软件各自之间相互独立，存在数据孤岛，主要依靠大量人力凭借经验逐个排查系统各组件之间的问题，运维质量低、耗时耗力、成本高昂，却仍无法快速、精准的定位并解决性能问题。
　　2IDCFutureScape:2024年中国数据和分析市场十大预测，2024-01-23
　　未来，国内的IT运维管理市场将由低效的传统运维逐步向智能运维过渡，通过加载“机器学习”、“深度学习”等先进的人工智能技术，真正实现IT管理服务体系的高度智能化和完全自动化。加载AIOps能力的应用性能监测产品将迎来全面替代传统IT运维工具的发展机遇。
　　②IT运维管理市场融合发展，APM产品技术正向邻近领域延伸
　　应用性能监控及可观测产品正在与ITOM其他细分领域紧密融合。随着云原生架构的演进，应用性能监控的边界与分工被重新定义，传统的容器、应用、业务分层监控边界将被打破，Dev（Deveopment）、Ops（Operations）、Sec（Security）的分工逐渐模糊。业界开始意识到，IT系统作为一个有机的整体，对IT系统状态的监测与诊断也需要一体化的方案。通过流程、工具、数据、平台四位一体驱动数字化运维，全面提升企业IT运维服务架构的自动化程度和灵活性。
　　首先，监测工具可与自动化工具(如应用程序发布编排工具)相集成，在软件的敏捷开发和运营实践(DevOps)工具链中高度融合，发挥协同作用，对企业软件应用迭代更新的有效性做出自动化智能决策，减少应用更新过程中繁复的手动流程。其次，监测工具可与IT服务管理工具相集成，加载了人工智能技术的监测工具可以帮助IT管理部门精准告警，甚至可在问题蔓延前预警问题，自动管理和调配IT系统资源，实现性能问题的全自动预警、告警、决策与管理。
　　(四)核心技术与研发进展
　　1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　2.报告期内获得的研发成果
　　截至2023年12月31日，公司已获发明专利40项，软件著作权132项。经过多年技术积累，形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”等共计30项，在数据的采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。
　　3.研发投入情况表
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　6.其他说明
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1．行业领先的产品能力
　　（1）产品能力全面且深入
　　基于多年的产品建设与技术积累，当前公司产品能力已经覆盖了监控领域所需的数字终端体验（DEM）、网络性能（NPMD）、应用性能（APM）、基础设施（ITIM）等全面的监控能力，为企业提供从代码到用户的一体化系统可观测能力。产品体系的完善性领先于行业同类厂商。当前公司产品可以对企业所有应用（网页、APP、小程序、服务器等）进行实时、全栈式（IT系统架构的体验层、业务层、服务层、进程层、系统层等）、全生命周期（开发、测试和运营）的监控和管理，可以追踪、分析每一位用户每一次访问时的系统运行情况。运维人员可通过公司产品随时知悉IT系统是否发生响应缓慢、系统宕机等问题，以及何时发生的，还可在系统发生性能问题时自动定位问题代码，帮助运维人员快速排障。
　　随着企业数字化转型的深入发展，结合公司对于客户需求的深入洞察，推出了一体化智能可观测平台BonreeONE,统一了调用链、指标、日志、事件等数据，支持接入500+技术组件的数据，在数据接入过程中就建立起IT运维监控数据的时空关联性，并结合自研SwiftAI算法引擎，快速给出见解和结论。
　　BonreeONE平台从统一监控、智能洞察、决策支持、效果验证四个核心应用场景出发，帮助客户走出数据中心，打通云管边端，通过横跨数字体验、网络性能、应用性能、基础设施性能的全面数据采集接入能力，结合BonreeONE平台的大数据及AI算法，助力客户实现从被动排障到主动应对的转型，从“竖井式”到“一体化”的转型，从数据孤岛到价值发现的转型。
　　BonreeONE平台具有以下三大产品优势：
　　平台包含了统一的运维监控技术栈和统一的运维数据治理体系，满足了所有监控需求，即开即用，随时扩展，提升了IT系统监控的广度和深度，同时面向业务与用户体验运维，囊括了IT系统所需的各类环节，进行统一管理，并提供丰富的数据集成扩展，解决了以前竖井式监控带来的数据割裂、重复建设、效果不明显等问题。
　　内置实体、关系、指标、事件等经典运维模型，同时CMDB引擎在保证可观测能力的前提下，也能掌握监控实体间的关系，实现关联追踪，解决排障难、检索难、现场还原不全面等问题，大大提升了排障效率，实现了各类监控数据之间的真正融合。
　　平台具备信息、经验、智能决策的智能见解能力，能够基于AI和规则自动发现问题，实现根因分析——智能见解——故障预测等一系列智能分析，预置经验规则和AI共同提出见解，发现问题并给出根因，解决虚假问题扰乱运维、告警风暴、根因定位效率低等问题，助力运维人员快速排障，提出解决办法，进而提高运维效率。
　　（2）技术能力领先
　　①智能探针能力：公司自研智能探针技术可以实现无需手动代码植入即可实现实时采集服务器应用程序中每一个代码的运行耗时数据，当客户的业务请求处理发生错误或者响应缓慢等问题时，帮助客户将性能问题精准聚焦至代码级别。
　　②大数据处理能力：当数据采集工作完成后，需要对海量数据进行数据的存储和分析。对于企业级客户来说，大型一体化可观测平台后台数据存储量可达PB量级，单次分析请求数据集可达到上亿条，且对数据响应时延的要求极高，一般要求秒级响应。公司自研的大数据技术实现PB级数据低成本、高可靠的存储与秒级响应分析。
　　③人工智能技术：公司在产品中融入人工智能技术与智能运维思想。基于AI实现了智能异常监测、智能告警和根因分析能力，大大降低了运维的复杂度，提升了问题追查的效率，实现开箱即用的AI产品能力。
　　④运维大模型技术：公司自研的运维大模型技术可自动发现、识别和构建复杂IT系统内多种实体的关系，通过将物理世界中复杂的IT系统在数字世界中进行重构和建模，从而达到让用户全面掌握和管理自身IT系统的能力，并为自动排障和自动化提供最重要的基础能力。
　　2．研发优势
　　公司目前在国内APM行业的技术实力处于行业领先。公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。在为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的过程中，公司建立了一支专注本领域的技术专家队伍。
　　截至报告期末，公司已获发明专利40项（同比2022年年末新增26项），已获得软件著作权132件（同比2022年年末新增29件）。经过多年技术积累，形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”等共计30项（同比2022年年末新增2项），在一体化智能可观测平台领域的大数据采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。
　　目前公司已掌握了模拟用户监测和真实用户监测所需的覆盖多种主流操作系统平台和多种互联网服务模式的数据采集技术，可从数据的深度和广度两个维度，全面满足客户多样化的数据采集需求。同时，公司基于以数据为核心的现代大数据管理架构，研发了先进的数据处理引擎，具备海量数据的高并发实时接入、存储、在线与离线分析计算能力。在数据采集功能全面、精细的基础上，公司已具备成熟的端到端全链路数据融合分析计算、跨多层架构关联分析、底层代码全栈溯源的数据分析能力。以上述技术为基础，公司构建了具备统一性、可扩展性和全生命周期的应用性能管理体系，在行业内具有较强的技术优势。
　　公司将继续积极研发可观测性领域的相关产品和技术，拓宽产品和服务能力。一体化智能可观测平台产品BonreeONE，已逐步实现主营产品的换代升级，为公司产品和服务能力向统一化和智能化发展奠定良好的基础。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　公司所处行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。公司为了增强长期持续盈利能力，持续提升产品研发水平，优化并吸纳核心人才，成本费用投入较大，导致短期内公司亏损。如若未来公司新客户、新产品、新业务的开拓速度未达预期，或者市场竞争进一步加剧，导致收入增长速度低于成本费用的增速，可能存在经营业绩下滑或持续亏损的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、APM行业是典型的技术密集型新兴行业，新产品和新技术的发展非常活跃，若公司不能及时、准确的把握国内外相关行业最新的技术和产品的发展动态，或不能将相关新产品和新技术快速掌握，并实施应用产业化，则有可能被相关行业竞争对手超越，公司产品的市场竞争力将会明显下降，最终对公司整体经营业绩造成不利影响。
　　2、APM行业是高新技术行业，目前国内从事本行业资深技术人才较为匮乏。若公司无法从相关行业引入或自行培养新的高级技术人才，则可能造成公司产品和技术发展落后于市场发展的风险，最终形成对公司经营业绩的不利影响。
　　3、公司为高新技术企业，拥有多项知识产权，是公司生存和发展的根本。公司已与核心技术人员和涉密员工签订了《保密及竞业禁止协议》，但仍不能完全规避知识产权及核心技术失密的风险。如果出现知识产权和核心技术人员离职导致技术机密泄露的情况，即使公司借助司法程序寻求保护，仍需为此付出大量人力、物力及时间成本，将给公司的生产经营和新产品的研发带来不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、应收账款发生坏账的风险
　　受到市场宏观经济状况的影响以及部分客户自身经营状况的影响，客户付款流程滞后。尽管公司已经制定了适当的信用政策，但公司若未能继续在实际运营中对应收账款进行有效管理，或客户经营状况发生重大困难，则公司可能面临因应收账款发生坏账而影响公司经营业绩的风险。
　　2、核心技术人员流失和人力成本上升的风险
　　公司所处应用性能管理行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。目前，我国的IT信息技术日新月异，各企业对专业技术人才的竞争日益激烈，人力成本不断上升。公司虽然自成立以来已培养了具有较强专业技术和项目实践经验的人才，形成了稳定的核心技术团队，但随着公司业务进一步发展，对人才的需求将不断增加。随着未来经济不断发展、城市生活成本上升以及政府部门社会保障政策执行的调整，公司的人力成本可能存在上升的风险。如果出现核心技术人员流失，或由于市场人力成本上升速度过快未能及时引进新的专业人才，将对公司业务发展造成不利影响，降低公司竞争力，影响公司的长期稳定发展。
　　3、新产品市场开拓风险
　　公司2023年4月正式推出的一体化智能可观测平台BonreeONE产品，实现了产品从监控工具到可观测平台的战略升级，BonreeONE作为新产品，需要与原产品进行双引擎交替，如果新产品推广不及预期，无法得到客户的认可，公司产品市场及业务的拓展将面临一定风险。
　　(五)财务风险
　　公司客户行业标杆客户为主，应收账款总体质量较好。如果客户信用发生重大变化或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。公司未来需进一步加强客户信用管理和应收账款管理，有效控制应收账款风险，提高应收账款周转率。
　　(六)行业风险
　　APM行业整体具备较高的行业壁垒，且公司是国内行业的先行者之一，目前在行业内已形成较强的技术和产品优势。未来，随着APM行业的快速发展，市场竞争将会加剧，行业内新进入者和海外参与者将不断涌现。若公司不能持续进行技术创新和产品开发，保持核心竞争力，则日益激烈的行业竞争可能将影响公司未来的经营业绩。
　　(七)宏观环境风险
　　本公司所处的行业属于软件和信息技术服务类，行业供求状况与下游产业的需求量紧密相关，受到国家宏观经济发展变化和产业政策的影响，本公司下游产业如果因“降本增效”导制需求量有一定波动，从而可能对本公司的产品的需求造成影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　1、募集资金投资项目风险
　　目前公司的募投项目均已实施完毕，但是公司未来可能面临着市场竞争加剧、技术研发不能紧跟行业变化趋势、市场开拓未能达到预期的风险，可能导致募投项目效益不能达到预期收益，进而影响公司的经营业绩。
　　2、税收优惠政策变动风险
　　2014年10月30日，本公司经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示认定为高新技术企业，证书编号为GR201411002884，有效期三年。到期后，公司2017年10月25日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号为GR201711001453，有效期三年。到期后，2020年12月2日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号：GR202011005253，有效期三年。到期后，2023年11月30日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、国家税务总局北京市税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号：GR202311004704，有效期三年，高新技术企业可适用15%的企业所得税优惠税率。若公司高新技术企业认定条件发生变化导致未来公司不能被认定为高新技术企业或者无法享受研发费用加计扣除优惠政策，可能对公司的经营业绩产生一定影响。
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入12,073.07万元，同比增加3.73%；归属于上市公司股东的净利润-10,662.76万元，同比减少2,541.19万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-11,170.80万元，同比减少1,055.57万元。
　　
　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1.海外市场
　　纵观全球应用性能管理市场，北美市场起步较早。由于北美地区的数字化业务发展较为深入，企业极为重视自身IT系统及软件应用运行过程中的性能状况，因此企业对于应用性能管理产品的需求强烈，市场规模较大，市场成熟度较高，市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。其中，Dynatrace、Datadog、Spunk、Honeycomb位居APM市场领导者位置。
　　Dynatrace、Datadog于2019年8月和9月分别上市，市场给予应用性能管理领域科技初创型公司高期待高估值，上市后市值稳健增长，体现了海外市场应用性能管理产品的需求强烈，以及市场对商业模式的前景看好。
　　Datadog公司市值为398.8亿美元，位居于应用性能监控领域的领导者地位。2019财年至2023财年，Datadog公司营收年复合增长率为56%，季度营收呈现稳健增长趋势。2023年08月07日，Datadog将大语言模型用于监控系统，推出BitsAI人工智能助手，辅助ToB企业对系统可观测性。进行了几次收购，包括Seekret、CoScreen、Ozcode、Coudcraft和Codiga等，分别标志着在支持eBPF、架构和开发人员实践方面的布局。
　　Dynatrace公司市值161亿美元，位于应用性能监控领域的领先地位。2019自然年至2023自然年，Dynatrace公司营收年复合增长率为30%，季度营收呈现稳健增长趋势。Dynatrace平台包括基础设施可观测、应用程序可观测、安全保护、安全分析、数字体验、业务分析、自动化和定制解决方案。
　　2.中国市场
　　应用性能监控及可观测领域在中国已经度过了概念导期，进了成长期。受益于数字化转型的推进和云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，为应用性能监控及可观测领域带来了创新动力。市场供给侧呈现出技术创新活跃、产品服务多样化的特点，政策支持和行业标准的完善为市场提供了良好的发展环境，但同时也面临激烈的市场竞争和对高级技术人才的需求挑战。报告期内有多家厂商宣布入局参与竞争，技术创新活跃，新产品和服务不断涌现。竞争格局初步形成，头部企业带动效用明显。预计在未来1-3年内，随着传统行业数字化转型进程不断加速，应用性能监控相关产品及服务的成功案例将继续累计，向金融、高端制造、政府等行业加速延伸。同时，随着C端用户对应用性能的要求不断提高，将推动市场向更高质量、更智能化的方向发展。整体而言，中国的应用性能监控及可观测市场的未来发展前景广阔。
　　3.行业趋势
　　①IDCFutureScape20243预测显示：2024年，中国组织在数字化转型技术上的支出增长将达到19.6%，是中国GDP增长的近4倍，市场规模达到4,337亿美元，因为市场需求、组织变革迫使公司发展数字化商业模式并加强数字化能力。随着企业数字化转型的不断深入，企业IT架构越发复杂，业务多样化，终端数量增多导致运维软件角色更加重要，需求更加明显。通过智能化的IT统一运维提升运维效率和业务效率，将成为企业的普遍诉求。
　　②智算IT运维驱动力：AI引领下的新兴市场将成为下一个增长引擎。智算可视化市场规模估算预计将在2026年达到5086亿，算力规模2026年预期达到1271400P，为2022年的4.7倍。我们对市场未来发展持有较为乐观的预期4。
　　3IDC，《IDCFutureScape：全球数据与分析市场2024预测——中国启示》，2023年12月
　　4恒为科技(603496.SH)《深度报告：AI算力可视化的“光模块”》2023年08月01日
　　政策环境上，国家层面出台了《数字中国建设整体布局规划》，旨在系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。这一政策为算力运维提供了宏观指导和政策支持。
　　产业端AI算力市场需求端蓬勃发展：人工智能应用端生成式AIGC应用场景蓬勃发展，对产业链上游的算力需求旺盛。2012年之前，计算能力需求每24个月翻一番；2020年开始约每两个月一次，随着人工智能大模型训练迭代，对算力要求激增。企业对智能运维的需求不断增加，通过算力可观测，可以帮助企业更高效管理、优化算力资源，识别和预警风险，降低算力资源的成本。AIGC下游应用落地迎来蓬勃发展，其对产业链上游算力的旺盛需求预计将进一步推动算力运维市场体量的增长。
　　随着生成式AI的发展，越来越多的供应商也将开始添加生成式人工智能。在可观测性、AIOps和监控工具方面，已有一些生成式AI的实现。未来的智能运维可能将人工智能、机器学习、高级统计数据以及生成式人工智能相结合，来提升应用价值。
　　③一体化、智能化、平台化趋势：IT架构复杂度提升使得面向业务与用户体验的统一监控平台成为必然。数字化转型将继续推动数字业务增长，数据量规模将指数级增加，数据的存储成本上升，且IT环境复杂度日趋提升。这也导致从分散的监控工具的角度去监控与管理IT系统不足以保证数字业务成功。企业需要改变其监控方式，建立自上而下从基础架构到应用程序的监控与管理能力，并实现IT系统与用户体验的关联分析，持续提升数字化业务的可观测性，并基于一体化可观测平台提供的高质量的数据实现真正的智能运维。因此，端到端、全链路、面向业务与用户体验的一体化智能可观测平台是当前APM产品主要的发展方向。博睿数据的核心产品延伸策略，将市场机会从应用性能管理拓展至网络性能监测、基础设施监控、警报和事件管理、安全监测等更多的IT运维领域。
　　④采购第三方解决方案逐渐成为主流
　　根据《中国AIOps现状调查报告（2023年）》，受访者所在企业2023年以采购第三方解决方案的方式占比较2022年增长超过20%，2023年以自研方式搭建智能维运平台/工具的企业比例相比下降了20.55%5。
　　采购成熟的第三方IT运维产品及方案成为主流趋势。随着IT系统监控及可观测的需求逐渐复杂，建设监控及可观测性体系的技术门槛也会随之攀升，自研方案对自有技术团队的技术能力，行业经验，时间成本等方面提出极高的挑战。
　　5《中国AIOps现状调查报告（2023年）》2023年07月18日
　　外提供服务时长越长、IT系统复杂度和规模越高，对于应用性能管理及可观测性的接受度和意愿会越强，采购成熟的第三方应用性能管理及可观测性产品及方案逐渐成为主流。
　　(二)公司发展战略
　　公司始终坚持技术驱动发展，以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略，紧密跟随应用性能监控及可观测性技术的前沿发展趋势，践行行业技术先行者的角色定位。经过十五年的行业深耕，公司目前的技术水平在数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等核心环节具有较强的竞争力，能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。
　　公司将继续紧跟科技发展趋势，全面拥抱人工智能技术，赋能全系列产品体验智能化升级；持续开展对新监测技术手段的探索与尝试，提升微服务架构等复杂环境下的产品可观测性能力；积极开展应用性能管理行业在云服务模式下的实践；同时密切关注5G以及物联网对产业带来的重要影响。
　　公司于2023年4月发布一体化智能可观测平台BonreeONE产品，完成了从监控工具产品到可观测能力平台的升级，致力于完成“一个平台，满足所有监控需求”的价值目标覆盖用户、网络、服务、进程、代码、容器、主机、数据中心的全面监控，使得数据间建立关联，可以更全面、更深入地还原现场，透视数字化业务从客户端的用户旅程到服务端的调用链的处理过程的每一个技术细节，更好地满足客户对于IT监控一体化、智能化的需求，进一步强化APM领域的发展。公司后续在数据中台、数据模型、算法中台层的投入会进一步加大，通过构建灵活性强、关联紧密的数据处理能力，为业务场景的创新和衍生奠定坚实基础。可观测性的业务领域模型可以基于数据中台的能力快速搭建实现，降低定制研发的成本，提升人效比和投入产出比，以获得更丰厚的利润空间和更高的市场转化率。
　　公司专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务，重点服务行业头部企业，客户粘性较强，合作关系稳固。销售策略是以行业为主导，通过行业头部客户的成功案例，在行业内部做快速推广。公司主要客户在互联网领域有深圳市腾讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司等；新媒体领域有人民网股份有限公司、新华网股份有限公司等；金融领域有中信建投证券股份有限公司、中国建设银行股份有限公司等；另有华为软件技术有限公司、中国电信股份有限公司云计算分公司等其他领域的客户。
　　(三)经营计划
　　1．产品驱动增长
　　（1）核心产品加速迭代，差异化产品价值巩固市场领先优势
　　博睿数据已构建完整、成熟的应用性能管理产品矩阵。公司始终坚持自主研发和技术创新，报告期内，公司不断加大研发投入，优化研发人员队伍，目前已形成了一支具有行业竞争力的研发团队。截至2023年12月31日，公司拥有研发人员211名，占公司员工总数的49.18%。截至报告期末，公司共拥有40项已授权发明专利、132项软件著作权、30项核心技术，在应用性能管理领域实现了多项技术突破，具备显著的技术实力。
　　博睿数据基于完整、成熟的应用性能管理产品矩阵及对宏观市场和客户需求的深度洞察，充分发挥自身在数据采集及智能分析领域的技术优势，于2023年4月发布了核心产品BonreeONE。该产品可以助力企业深度挖掘数据资产价值，打破数据孤岛，赋能IT运营的快速创新，助力企业实现数字化转型和智能化升级。
　　（2）产品路线
　　随着数字化进程的加速，数据已经成为企业决策和运营的核心资源。博睿数据扎根IT系统监控，逐步构建平台化矩阵的数据产品路线显得尤为重要。未来一体化智能可观测平台BonreeONE的差异化优势将体现在：
　　①数据集成层
　　Ⅰ多源异构数据的集成：在当前的数字化时代，企业的数据来源多样。为了实现全面的数据分析和决策支持，必须能够整合来自不同来源、不同质量、不同格式的监控数据，减少企业监控系统的重复建设，降低额外数据治理成本，为后续的数据分析和应用奠定坚实基础。
　　Ⅱ监控数据的模型统一：数据模型的统一是实现运维数据有效治理和应用的关键。通过统一的监控数据模型，企业能够确保监控数据的一致性和准确性，真正实现指标、日志、调用链、事件、元数据、实体对象的多种有效关联，进而为数据分析提供更可靠的基础。此外，统一的监控数据模型还有助于简化数据处理流程，减少不必要的转换和映射工作。
　　②数据中台层
　　Ⅰ提升监控数据的存储、查询效率：通过升级主流OLAP分析引擎、轻量CMDB来提升观测数据存储、查询效率，企业能够更快地获取和分析数据，从而做出更准确的决策。
　　Ⅱ提升观测精度及效果：观测数据的精度和效果直接关系到数据分析和决策质量。利用人工智能技术和丰富的算法，进一步提升观测精度，故障问题追踪和定位效率。实现构建轻盈、有序、精准的数据中台。
　　③数据应用层
　　Ⅰ开箱即用的根因分析和深度分析：在数据应用层，系统提供了开箱即用的根因分析和深度分析功能。这意味着用户无需预先学习且进行复杂的配置操作，即可直接进行深入的数据分析和挖掘。
　　Ⅱ友好的用户界面：友好的用户界面是确保用户能够轻松、高效地使用系统的关键。通过提供直观、简洁的界面设计，系统能够降低用户的学习成本，提高用户的使用体验。
　　Ⅲ跨组织协作效率提升：通过开发、测试、运维和业务团队使用一套数据沟通和协作工具，企业能够确保各部门之间的数据流通和沟通更加顺畅。这不仅有助于提高跨组织协作的效率，还能够减少模糊地带，确保数据的准确性和一致性。
　　BonreeONE是从传统监控工具到平台能力的全面升级，从传统监控到可观测性技术的全面升级，是国内率先商业化落地的一体化智能可观测平台产品。
　　2．营销驱动增长
　　博睿数据基于对中国市场的深度理解和对客户的深入研究，选择更符合国内情况的销售与营销双轨驱动增长策略并行发展，实现平稳过渡。
　　在市场及销售方面，公司将加强金融、互联网和政企三个行业方向，通过加大营销投入、优化服务模式等方式，进一步增强全国性服务覆盖能力。公司以客户为中心展开业务，并形成前期的市场营销，中期销售技术服务和售后客户成功服务的前中后三大业务部门，提升行业客户的满意度；公司将以构建行业解决方案为基础，加强渠道建设，提升行业客户深挖与覆盖的能力。
　　在销售管理方面，公司将加强对中层管理干部的储备、培训与能力的提升；建立以销售总监和技术经理作为中层干部的核心，以行业销售与技术支持相结合，形成以区域为基础的业务拓展模式，深度挖掘行业客户的业务增长潜力。
　　3．服务驱动增长
　　坚持“客户第一”的价值观不动摇，公司将进一步推进技术服务中心的人才升级和资源整合，提升售前、实施、交付、售后全流程服务的专业性和满意度，真正实现客户成功。
　　（1）建立深度客户关系
　　①主动了解客户的业务需求和目标，将解决方案与客户的实际需求相结合。
　　②深入了解客户的使用场景，提供个性化的服务和支持。
　　（2）提供高质量的技术支持
　　①升级专业的技术支持团队，快速响应客户的技术问题。
　　②提供详细的使用指南和在线帮助文档，降低客户使用门槛。
　　（3）定期回顾与持续改进
　　①定期回顾客户服务过程，识别存在的问题和改进空间。
　　②根据客户反馈调整服务策略，持续优化客户体验。
　　（4）建立有效的沟通渠道
　　①提供多种沟通方式，如电话、邮件、在线聊天等，确保客户能够方便地获取支持。
　　②定期向客户发送产品更新、优惠活动等信息，保持与客户的互动。
　　（5）提供增值服务
　　①根据客户需求提供定制化的解决方案和服务，增加客户黏性。
　　②提供专业的咨询服务，帮助客户解决业务问题，提升软件使用效果。
　　（6）强化团队培训与发展
　　①定期对技术服务中心团队进行培训，提升团队的专业素养和服务能力。
　　②鼓励团队成员学习新技术、新知识，以适应不断变化的市场需求。
　　4．生态伙伴驱动增长
　　在当前的数字化浪潮中，企业间的竞争早已不再局限于单一的产品或服务，而是逐渐演变成整个生态系统的竞争。博睿数据通过与众多行业领军企业的合作，不仅扩大了市场覆盖，更在资源整合、产品开发等多个方面取得了显著成效。
　　博睿数据与腾讯云、阿里云等云服务提供商建立了战略合作伙伴关系。这些云服务提供商拥有庞大的用户基础和先进的技术能力，通过与博睿数据的合作，双方能够共同为客户提供更加全面、高效的解决方案。这种合作模式不仅有助于扩大博睿数据的市场影响力，还能够促进双方在技术研发、产品创新等方面的深入合作。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）主营业务情况　　自成立以来，博睿数据始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念，致力为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主营业务属于IT运维管理领域的重要分支——应用性能管理行业。　　在当前的数字化时代背景下，无论是电商通过网站平台售卖商品，还是航空公司通过APP程序售卖机票，亦或是汽车制造商通过生产管理系统进行生产排期、零部件调配，软件应用在企业的日常运营和业务开展中已无处不在。同时，消费者的行为和习惯已随着信息技术的快速发展而发生了巨大改变，应用已成为企业的品牌，只有最佳的用户体验才能赢得消费者的持... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）主营业务情况
　　自成立以来，博睿数据始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念，致力为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主营业务属于IT运维管理领域的重要分支——应用性能管理行业。
　　在当前的数字化时代背景下，无论是电商通过网站平台售卖商品，还是航空公司通过APP程序售卖机票，亦或是汽车制造商通过生产管理系统进行生产排期、零部件调配，软件应用在企业的日常运营和业务开展中已无处不在。同时，消费者的行为和习惯已随着信息技术的快速发展而发生了巨大改变，应用已成为企业的品牌，只有最佳的用户体验才能赢得消费者的持续参与和信赖，进而为企业带来收入。因此，企业在运营日益复杂的应用程序和IT基础架构环境的同时，还需要不断开发、部署、更新各类应用程序以持续吸引用户、保障高质量的用户体验、提高员工生产力、提升企业运营效率，可以说数字化转型的成功已成为企业生存竞争的关键。
　　公司产品可通过监测、分析、优化企业软件应用的性能状况，如APP是否卡顿崩溃、交易的响应时间、服务器负载情况等，帮助企业精准定位影响其软件应用使用性能和用户体验的原因，助力企业加速数字化转型进程。
　　公司产品可供IT运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等不同角色使用，可贯穿前端网页、APP等应用、中端网络和后端服务器应用，提供端到端的统一监控视角；从界面交互的操作层到业务逻辑层、最后直击代码底层，实现全栈溯源；利用机器学习技术创建动态基线来判定客户的应用和业务交易的健康标准，自动发现业务异常，最终以可视化图表的方式向客户展示。
　　（二）所属行业
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司是一家为企业级客户提供应用性能管理服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的高新技术企业，主营业务属于IT运维管理领域内的重要分支——应用性能管理行业，是应用性能管理（APM）行业的领先厂商。公司的核心产品有两大类别：一是保留“数字体验监测产品”，二是将原“应用发现跟踪和诊断产品”升级为“可观测平台”，并在核心产品线中加载了“智能运维”能力。经过十余年发展，构建起以应用性能管理产品为核心，以大数据分析与智能运维产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。根据《国民经济行业分类和代码表（按第1号修改单修订）》（GB/T4754-2017），公司所处行业为“信息传输、软件和信息技术服务业”门类中的“软件和信息技术服务业”。
　　（1）行业发展阶段：
　　随着IT系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构兴起、系统环境高动态化等趋势发展，传统的IT运维监测软件已逐渐落后，以APM产品为代表的可实时进行端到端一体化监控、具备智能分析能力的应用性能管理软件逐渐引领市场需求。在全球应用性能管理领域，北美市场起步较早。市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。从2015年开始，云计算、物联网、人工智能、大数据技术的发展带动周边产业迅速崛起，数字经济快速发展。因此中国应用性能管理行业的需求日趋强烈，迎来蓬勃的发展势头。随着传统行业数字化转型进程不断加速，APM相关产品及服务正不断向金融、航空、制造等传统行业延伸。国内数字化业务的蓬勃发展势必将带动应用性能管理行业的增长。
　　（2）行业发展基本特点：
　　①优化信息技术服务，带来更广泛的行业机遇。
　　面向数字化、网络化、智能化应用需求，加强典型场景下的算法服务，推进企业级业务连续性管理（BCM）相关技术创新。围绕数字化管理咨询、一体化集成、智能运维等，完善信息技术服务体系，提升重点行业和领域专业化信息技术服务能力。支撑构建具备感知力、控制力和决策力的信息技术服务生态。
　　②信息安全日益受重视，国产化将是必然趋势
　　在IT技术迅猛发展的时代背景下，信息安全被提升到了国家战略的高度，IT国产化的呼声也越来越高。应用性能管理产品作为数字化时代的信息化基础设施，在我国信息化与数字化过程升级、传统产业改造与现代服务业发展方面发挥出不可替代的基础支撑作用。因此，APM产品国产化趋势明显，特别是在政府、金融、能源等国民经济重点领域。
　　随着国内网络基础设施的不断完善，以及企业数字化转型进程的持续加速，国内的APM产品也日渐完善与成熟。由于国内厂商更容易理解国内复杂的IT系统环境以及国内企业的实际需求，本土化优势开始显现，国内APM厂商的市场空间进一步释放。目前，国内APM行业尚处于市场竞争格局未完全形成，各类企业迅速抢占市场，整体处于高速繁荣发展的阶段。
　　③IT架构复杂度提升使得面向业务与用户体验的统一监控平台成为必然
　　数字化转型将继续推动数字业务增长，数据量规模将大量增加，且IT环境复杂度日趋提升。这也导致从分散的监控工具的角度去监控与管理IT系统不足以保证数字业务成功。企业需要改变其监控方式，建立自上而下从基础架构到应用程序的监控与管理能力，并实现IT系统与用户体验的关联分析，持续提升数字化业务的可观测性，并基于一体化可观测平台提供的高质量的数据实现运维系统真正的智能化。因此，端到端、全链路、面向业务与用户体验的一体化智能可观测平台是当前APM产品主要的发展方向。
　　④IT运维市场融合发展，APM正向邻近领域延伸
　　虽然今天的“监控类”产品在ITOM领域中还是相对独立的运维工具，但未来其将向邻近领域逐渐延伸，与另外两大类别——自动化工具和IT服务管理工具（ITSM）高度集成、紧密融合，形成“监”、“管”、“控”三位一体的IT运维管理生态体系，全面提升企业IT运维服务架构的自动化程度和灵活性。
　　首先，监测工具可与自动化工具（如应用程序发布编排工具）相集成，在软件的敏捷开发和运营实践（DevOps）工具链中高度融合，发挥协同作用，对企业软件应用迭代更新的有效性做出自动化智能决策，减少应用更新过程中繁复的手动流程。其次，监测工具可与IT服务管理工具相集成，加载了人工智能技术的监测工具可以帮助IT管理部门精准告警，甚至可在问题蔓延前预警问题，自动管理和调配IT系统资源，实现性能问题的全自动预警、告警、决策与管理。
　　（3）主要的技术门槛：
　　①建设功能完备、高性能、一体化的应用性能管理产品，实现端到端全链路的全栈式的监控，研发技术难度高
　　应用性能管理产品涉及注入事务流程模拟及回放技术、探针大规模自动化部署技术、多语言多系统框架数据采集技术、海量数据实时处理分析技术等多项监测技术难点，在监测数据的采集、处理、存储及分析等环节均有较高的要求。同时应用性能管理产品需要满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求，这需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。
　　②应用性能管理产品需搭载AI能力实现分析与决策智能，人工智能技术门槛较高
　　AIOps是将AI技术应用到IT运维领域，提升效率和创造现实价值的“工程化”过程。在AI技术应用的过程中将面临多项技术难点。
　　I多维度、多数据源、海量数据的存储、分析和处理
　　算法的应用是以数据为前提的。IT系统除常规的服务器配置、资源占用情况等信息外，业务在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等海量数据。在有数万台服务器的场合下，每天产生的数据量是数亿级的，存储量是TB级别的。而这些海量的数据也往往来自于不同的IT运维工具。如何对海量的数据进行收集、清洗、存储、关联分析等，保证AIOps平台的高质量的数据来源是一个技术难点。
　　II AI工程化的复杂性
　　目前，机器学习是AIOps的重要手段，同时还涉及自然语言处理，高级搜索，知识图谱等人工智能技术的应用。如何将这些领先的技术综合应用到IT运维领域达成实际“工程化”的落地效果而非AIOps的简单算法落地，是面临的另外一个挑战。
　　III复杂业务模型下的故障定位与修复
　　当前复杂的业务模型使得定位故障很困难，发现根因问题成本较高。一个问题的追查往往需要多部门合作，开发、运维人员相互配合分析。现在的大规模系统很难找到一个能掌控全局的人。通过AI技术进行故障定位、告警处理、根因分析、故障自愈可以大幅度降低问题的追查难度，提升运维效率。但是并非用了人工智能或机器学习，故障定位的效果就一定很好，这取决于很多因素，首先需要建立复杂业务系统的关联性，为智能化提供自动化、标准化的支持。在此基础上针对智能化的能力比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等，也需要不断地调整和学习。
　　③新兴技术导致IT系统更新频繁，应用复杂度急剧升高带来监控的新技术挑战
　　当下，企业正逐步加快数字化变革的步伐，导致IT系统更新频繁，应用复杂度急剧升高。微服务、容器化等云原生技术也从之前仅有技术型公司关注的前沿技术逐渐在传统企业中兴起，同时云计算服务则早已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。越来越多的前沿技术正在被广大企业大规模应用，使得APM产品对数据采集和分析的难度与成本大幅提高。因此，增强APM产品及服务对于当下新兴技术的适应性，更好的兼容云计算、容器化、微服务等创新技术也是应用性能管理行业发展的重要技术挑战。
　　2.公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　（1）公司产品性能优越，构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
　　公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟传统互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。公司专注于企业IT运维管理中的应用性能管理领域，以APM相关产品和技术为主体，围绕企业数字化转型过程中对应用性能管理的需求和实践，持续开展创新迭代，已自主研发28项核心技术，形成了覆盖桌面端采集、移动端采集、服务端采集、数据存储和分析、AI智能分析五大领域的技术群，在多项技术领域已取得业内领先地位，并获得27项已授权技术发明专利，119项软件著作权。公司持续发力机器学习、文本语义分析、图像处理等前沿技术领域，进一步加强产品的融合分析能力，打造应用性能监测产品的智能引擎，已构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
　　（2）拥有深厚产品研发和客户服务经验，产品体系健全而丰富
　　基于多年的产品建设与技术积累，当前博睿数据产品已经覆盖了包括数字终端体验（DEM）、网络性能（NPMD）、应用性能（APM）、基础设施（ITIM）等全面的监控能力，并推出新一代端到端一体化智能可观测平台产品Bonree ONE，为企业提供从代码到用户的全面的系统可观测能力。产品体系的完善性领先于行业同类厂商。
　　公司多年持续投入研发，目前已经在智能探针技术、大数据处理和人工智能技术上建立了较强的技术竞争力。
　　（3）拥有优质的客户群和品牌形象，在国内市场竞争中处于领导者地位。
　　公司具备良好的客户资源和品牌形象。根据IDC发布的《中国IT统一运维软件产品市场跟踪报告》，2022年博睿数据以市场占有率18.3%蝉联APM市场第一。随着企业数字化转型进程不断推进，公司通过多产品组合的整体解决方案，并在2023年发布一体化智能可观测平台Bonree ONE，帮助客户优化用户体验，提升IT运维效率。目前，公司客户已涵盖互联网、金融、新媒体、云服务、制造业等多个行业，并长期服务各行业的头部客户，合作关系稳固，客户粘性较强，在长期市场竞争中处于优势地位。
　　二、核心技术与研发进展
　　1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　2.报告期内获得的研发成果
　　截止2023年6月30日，公司已获发明专利27项，软件著作权119项。经过多年技术积累，形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”等共计28项，在数据的采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。
　　3.研发投入情况表
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　6.其他说明

　　二、经营情况的讨论与分析
　　（一）财务情况
　　报告期内，公司实现营业收入6,536.30万元，同比增加4.50%；归属于上市公司股东的净利润-5,064.43万元，较去年同期减少182.67万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-5,421.64万元，较去年同期增加77.15万元。
　　（二）研发情况
　　公司始终坚持技术驱动发展，以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略，依托“产品+技术”的双轮驱动，以应用性能监测技术为核心，通过大数据技术和AI技术赋能核心产品，为企业级客户提供优质的应用性能管理产品及服务。公司以具有竞争优势的泛ITOM产品体系为核心，完善“以数据赋能IT运维”为理念的产品生态，构建更加敏捷、自动和智能的IT运维管理体系。
　　为了巩固在APM领域的技术优势和产品优势，公司通过招募行业优质的研发人员，增强核心人才的储备；持续加大研发投入，提升技术创新水平，并集中公司核心研发资源持续打磨和迭代全新一代端到端一体化智能可观测平台产品Bonree ONE，新增了日志分析、业务分析等新功能，并优化了产品后台技术架构，使之更加成熟和稳定，达到国内一流水平，更好地满足客户对于IT监控一体化、智能化的需求，为进一步强化APM领域的发展奠定了良好的基础。
　　（三）技术及产品情况
　　1、2023年4月博睿数据发布一体化智能可观测平台Bonree ONE2023春季正式版，可观测能力“更轻、更强、更智能”。
　　①更轻：
　　Bonree ONE后台所需的技术组件数量减半，磁盘占用缩减80%，数据采集和查询性能提升5倍。
　　②更强：
　　Bonree SmartGate解决数据联通问题，流量削峰、数据缓存，防止数据丢失。
　　博睿数据针对国内外主流数据服务提供商及云平台提供了开箱即用的特色数据接入解决方案。选配数据源，数据直达监控平台。
　　发布业务分析能力，业务事件分析提供业务表现和系统质量两种视角，客户可直观感受对应业务的真实表现及业务关联运维实体的质量表现，同时提供数据对比视图及数据关联追踪能力，让客户能深入分析业务异常是否与系统质量相关，如相关可继续追踪关键记录以确认根因进行优化修复。
　　平台支持Bonree SmartAgent采集日志，无需配置，自动发现重要日志路径。对于未检测到的路径，支持自定义数据源，极大的降低采集门槛。LIVETAIL模式支持实时查看所有接入的日志数据，即使我们并没有存储它。在排查问题时，可实现多主机下的grep查询。平台支持基于全量接入的数据进行指标分析，可以基于全量的日志生成指标，以便分析日志的趋势。
　　发布基于堆栈快照的热点方法剖析能力，对比传统的代码性能分析工具，性能损耗只占0.1~1.2%左右。
　　发布会话回放能力，支持以视频播放形式查看会话的完整过程，并快速识别有问题的行为。
　　③更智能：
　　通过AI技术的引入，可在常态运行环境中达到98%以上的智能告警收敛率。
　　Bonree ONE可以自动计算出故障相关的影响范围，自动关联出相关的指标、日志、调用链、事件、用户会话、业务等。当用户发现某一指标异常或某一笔业务调用链路异常时，可以进一步追踪细查相关的记录明细从而定位问题，提升排障效率。
　　2、加速AI技术应用，积极拥抱AIOps生态和贡献价值
　　由中国信通院主办的2023XOps产业创新发展论坛在北京召开，博睿数据获聘首批数字化治理方阵（DGA）数字研运转型领域智库专家组。博睿数据后续将深度参与决策DGA工作方向，牵头并参与DGA各项工作，包括但不限于研究报告、评估评测、标准体系构建、人才培训培养、关键问题研究，行业产业观察、企业实践、技术解读。
　　3、全面拥抱国产化，支持信创生态
　　公司核心产品线完成信创化部署能力建设，实现在主流国产服务器（鲲鹏、飞腾、海光等）、国产操作系统（麒麟、统信等）、以及国产中间件等信创环境的兼容技术开发，完成相关部署和稳定运行测试，进一步拓展了公司产品的适用环境。同时博睿数据的智能探针能力能够监控国产化操作系统、服务器、中间件的性能，并对部署在相关软硬件上的应用进行性能监控，保证部署在国产化软硬件之上的应用体验。
　　4、主动式产品持续迭代，产品和技术均有关键突破
　　技术层面，在Bonree zues存储引擎上实现了数据分桶，大大优化了查询性能,支持海量数据的高效处理。全新的监测点客户端程序全量升级完成，新的二进制传输协议替代旧的文本传输，提升了网络传输效率，任务串、并行优化，有效提高了监测点的任务执行速度。产品层面，将监测点信息和运营策略统一到了运营管理平台，为集中化的监测点管理和运营策略调配奠定了坚实的基础。实施多级数据过滤可信机制,通过采样、统计、筛选、识别无效数据等手段，主动降低监测点环境原因导致的数据噪点,使得主动式拨测结果的准确度和可信度得以大幅提升。

　　三、风险因素
　　（一）新产品市场开拓风险
　　公司2022年打造新一代一体化智能可观测平台Bonree ONE，实现产品从监控工具到可观测平台的战略升级，Bonree ONE作为新产品，需要与原产品进行双引擎交替，如果新产品推广不及预期，无法得到客户的认可，公司产品市场及业务的拓展将面临一定风险。
　　（二）行业风险
　　APM行业整体具备较高的行业壁垒，且公司是国内行业的先行者和领导者，目前在行业内已形成较强的技术和产品优势。未来，随着APM行业的快速发展，市场竞争将会加剧，行业内新进入者和海外参与者将不断涌现。若公司不能持续进行技术创新和产品开发，保持核心竞争力，则日益激烈的行业竞争可能将影响公司未来的经营业绩。
　　（三）核心竞争力风险
　　1、APM行业是典型的技术密集型新兴行业，新产品和新技术的发展非常活跃，若公司不能及时、准确的把握国内外相关行业最新的技术和产品的发展动态，或不能将相关新产品和新技术快速掌握，并实施应用产业化，则有可能被相关行业竞争对手超越，公司产品的市场竞争力将会明显下降，最终对公司整体经营业绩造成不利影响。
　　2、APM行业是高新技术行业，目前国内从事本行业资深技术人才较为匮乏。若公司无法从相关行业引入或自行培养新的高级技术人才，则可能造成公司产品和技术发展落后于市场发展的风险，最终形成对公司经营业绩的不利影响。
　　3、公司为高新技术企业，拥有多项知识产权，是公司生存和发展的根本。公司已与核心技术人员和涉密员工签订了《保密及竞业禁止协议》，但仍不能完全规避知识产权及核心技术失密的风险。如果出现知识产权和核心技术人员离职导致技术机密泄露的情况，即使公司借助司法程序寻求保护，仍需为此付出大量人力、物力及时间成本，将给公司的生产经营和新产品的研发带来不利影响。
　　（四）业绩大幅下滑或持续亏损的风险
　　公司所处行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。公司为了增强长期持续盈利能力，持续吸纳核心人才，人员投入等成本费用有所增加。如若未来成本费用等继续增加，而公司新客户、新产品、新业务的开拓速度未达预期，或者市场竞争进一步加剧，导致收入增长速度低于成本费用的增速，可能存在经营业绩下滑或持续亏损的风险。
　　（五）经营风险
　　1、经营业绩季节性波动的风险
　　公司的营业收入来自于为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司收入存在一定的季节性分布特征，一般而言，第一季度收入较低，第四季度收入较高。
　　公司收入季节性特征主要受软件销售业务季节性因素影响，对于软件销售业务，客户基于其预算管理制度，通常会在每年年末编制下一年的IT采购计划及采购预算，次年上半年完成采购方案制定、询价、确定供应商、签订合同、合同实施等多个步骤，因此在第四季度完成产品交付和验收的情况较多。由于受上述季节性因素的影响，在完整的会计年度内，公司财务状况和经营成果表现出一定的波动性，公司经营业绩面临季节性波动的风险。
　　2、应收账款发生坏账的风险
　　随着公司业务规模不断扩大，各报告期末应收账款逐年增加。受到市场宏观经济状况的影响以及部分客户自身经营状况的影响，客户付款流程滞后，应收账款有所增加。尽管公司已经制定了适当的信用政策，但公司若未能继续在实际运营中对应收账款进行有效管理，或客户经营状况发生重大困难，则公司可能面临因应收账款发生坏账而影响公司经营业绩的风险。
　　3、核心技术人员流失和人力成本上升的风险
　　公司所处应用性能管理行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。目前，我国的IT信息技术日新月异，各企业对专业技术人才的竞争日益激烈，人力成本不断上升。公司虽然自成立以来已培养了具有较强专业技术和项目实践经验的人才，形成了稳定的核心技术团队，但随着公司业务进一步发展，对人才的需求将不断增加。随着未来经济不断发展、城市生活成本上升以及政府部门社会保障政策执行的调整，公司的人力成本可能存在上升的风险。如果出现核心技术人员流失，或由于市场人力成本上升速度过快未能及时引进新的专业人才，将对公司业务发展造成不利影响，降低公司竞争力，影响公司的长期稳定发展。
　　（六）其他重大风险
　　1、宏观环境风险
　　本公司所处的行业属于软件和信息技术服务类，行业供求状况与下游产业的需求量紧密相关，受到国家宏观经济发展变化和产业政策的影响，本公司下游产业如果因“降本增效”导制需求量有一定波动，从而可能对本公司的产品的需求造成影响。
　　2、募集资金投资项目风险
　　本次募集资金将主要用于用户数字化体验产品升级建设项目、应用发现跟踪诊断产品升级建设项目、研发中心建设项目和补充流动资金。由于项目投资规模较大，市场环境、技术发展趋势具有不确定性，在项目实施过程中，公司面临着市场竞争加剧、技术研发不能紧跟行业变化趋势、市场开拓未能达到预期的风险，可能导致项目不能如期完成或不能达到预期收益，进而影响公司的经营业绩。
　　3、税收优惠政策变动风险
　　2014年10月30日，本公司经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示认定为高新技术企业，证书编号为GR201411002884，有效期三年。到期后，公司2017年10月25日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号为GR201711001453，有效期三年。到期后，2020年12月2日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号：GR202011005253，有效期三年，高新技术企业可适用15%的企业所得税优惠税率。若公司高新技术企业认定条件发生变化导致未来公司不能被认定为高新技术企业或者无法享受研发费用加计扣除优惠政策，可能对公司的经营业绩产生一定影响。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析
　　（一）财务情况
　　报告期内，公司实现营业收入11,638.70万元，同比减少12.56%；归属于上市公司股东的净利润-8,123.45万元，同比减少827.69万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-10,117.10万元，同比减少1,790.94万元。
　　（二）研发情况
　　公司始终坚持技术驱动发展，以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略，依托“产品+技术”的双轮驱动，以应用性能监测技术为核心，通过大数据技术和AI技术赋能核心产品，为企业级客户提供优质的应用性能管理产品及服务。公司以具有竞争优势的泛ITOM产品体系为核心，完善“以数据赋能I... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　（一）财务情况
　　报告期内，公司实现营业收入11,638.70万元，同比减少12.56%；归属于上市公司股东的净利润-8,123.45万元，同比减少827.69万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-10,117.10万元，同比减少1,790.94万元。
　　（二）研发情况
　　公司始终坚持技术驱动发展，以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略，依托“产品+技术”的双轮驱动，以应用性能监测技术为核心，通过大数据技术和AI技术赋能核心产品，为企业级客户提供优质的应用性能管理产品及服务。公司以具有竞争优势的泛ITOM产品体系为核心，完善“以数据赋能IT运维”为理念的产品生态，构建更加敏捷、自动和智能的IT运维管理体系。
　　为了巩固在APM领域的技术优势和产品优势，公司通过招募行业优质的研发人员，增强核心人才的储备；持续加大研发投入，提升技术创新水平，并集中公司核心研发资源推出全新一代端到端一体化智能可观测平台产品BonreeONE，更好地满足客户对于IT监控一体化、智能化的需求，为进一步强化APM领域的发展奠定了良好的基础。
　　（三）技术及产品情况
　　1、发布一体化智能可观测平台BonreeONE，完成从监控工具产品到可观测能力平台的升级。
　　ONE平台致力于完成“一个平台，满足所有监控需求”的目标，覆盖用户、网络、服务、进程、代码、容器、主机、数据中心的全面监控，使得数据间建立关联，可以更全面、更深入地还原现场，查看业务从客户端的用户旅程到服务端的调用链的处理过程。帮助企业建立云原生系统的可观测性。
　　ONE平台创新推出SmartGate接入能力，支持流量路由和海量探针接入，支持以PrometheusExporter形式接入数以百计的技术组件监测数据，实现了从业务、应用、服务到基础设施的全栈可观测性。
　　ONE平台数字体验模块推出操作分析能力，从端视角上分析用户的所有操作和其健康状况，方便用户识别体验异常点。
　　ONE平台创新推出低代码流式数据集成能力，支持可视化拖拽式创建数据接入流程，快捷接入多源异构数据并融入ONE产品体系，支持的异构数据包括Kafka、OpenTeemetry、SNMPQuery、关系数据库等。
　　ONE平台引入智能应急响应中心OneAert到警示提醒模块中，支持接入异构事件源，比如阿里云、腾讯云、华为云、Zabbix、Prometheus等，并通过一个平台串接运维全场景应急流程，包括接受、委派、建单、通知、屏蔽、关闭等。
　　ONE平台与人工智能算法中台SwiftAI无缝融合，支持在线和离线对时序数据进行异常检测、趋势预测、告警收敛、根因分析等，极大提升了运维效率，降低了人工介入成本。
　　2、在APM领域产品优势进一步增强，持续巩固行业领先地位
　　BonreeSDK产品推出全维分析的产品能力，可以让用户按照自己设定的分析维度进行全维度数据分析，大幅提升了SDK产品的数据分析能力和产品价值。
　　BonreeSDK产品推出了用户运营分析在线追踪的产品能力，针对在线会话，一键开启实时调试模式，增强了SDK产品的问题追查的能力。
　　BonreeSDK产品推出了用户运营功能，可以呈现所有用户会话及其单击路径，帮助客户分析其用户使用问题和流失根因与业务薄弱环节。
　　BonreeSDK产品推出在线追踪产品功能，可以助力客户进行问题会话的调试与追踪，提升问题定位的能力。
　　将BonreeSDK、Browser、小程序三款产品合并为BonreeRUM（ReaUserMonitor）产品，用户可以使用一个产品实现对移动App、桌面应用、网页端、小程序等不同终端的用户性能监控与分析。
　　BonreeServer产品推出了基于容器与K8S的部署能力，极大的方便了用户云原生环境下的产品部署。
　　BonreeServer产品发布支持GO语言的智能探针能力，SmartAgent是博睿数据自研的自动化部署的一体化探针，在已支持JAVA，PHP，.net，Nodejs，.NETCore，Python的基础上，新增了对Go语言的支持。
　　BonreeSDK产品完成后台架构升级，进一步降低对硬件资源的需求，提升了平台的稳定性，顺利交付12306客户完成超大日活量的平稳上线。
　　移动端被动式性能和用户体验采集技术新增了对RNFutter、CorNet、阿里云mPaas等开发框架的支持，进一步提升了BonreeSDK产品的数据采集能力和兼容范围。
　　3、加速AI技术应用，AIOps赋能核心产品体验升级
　　公司将AI的能力进一步落地，在智能告警产品中支持了异常检测和趋势预测的能力，用户不仅能对当前的指标进行AI的异常分析，也能够对指标的趋势预测，实现双态化（当前态与未来态）的监控能力。
　　在ONE平台中落地了创新性的无监督知识图谱根因分析能力，根因分析准确率和效率达到业界领先水平，成为国内唯一一家通过信通院AIOps能力成熟度测评根因分析模块“优秀级”的供应商。
　　4、云平台1.0发布，建设产品自服务能力，大幅提升SaaS化体验。
　　公司已完成建设云平台能力1.0，构建完善的SaaS化产品能力，包括账号、权限、文档中心、API、搜索、工单等等，为用户提供企业级产品体验，提升产品的标准性体验与自服务能力。具体如下：
　　①推出全新的BonreeSaaSCoud平台，初步整合全线被动式产品的公共平台能力，如用户账号体系、权限与套餐、License与计费管理，为公司被动式产品整体进行SaaS化运营转型构建基础能力平台。
　　②BonreeServer、BonreeSDK、BonreeBrowser、BonreeDataView四款产品实现对BonreeSaaSCoud平台接入，并完成了统一UI/UE风格的改造和优化，实现全线被动式主营产品用户体验的一致性。
　　5、全面拥抱国产化，支持信创生态
　　公司核心产品线完成信创化部署能力建设，实现在主流国产服务器（鲲鹏、飞腾、海光等）、国产操作系统（麒麟、统信等）、以及国产中间件等信创环境的兼容技术开发，完成相关部署和稳定运行测试，进一步拓展了公司产品的适用环境。同时Bonree的智能探针能力能够监控国产化操作系统、服务器、中间件的性能，并对部署在相关软硬件上的应用进行性能监控，保证部署在国产化软硬件之上的应用体验。BonreeONE、BonreeServer、BonreeSDK、BonreeBrowser、BonreeDataView五款产品进行后台架构和实施方案的改造和升级，完成对国产化信创环境的兼容，为公司未来拓展信创相关业务打下良好的基础。
　　6、与云生态的合作进展
　　BonreeNet与阿里云、腾讯云分别联合发布云拨测产品，两款产品分别在阿里云和腾讯云完成上线。目前产品已经进入稳步的客户运营阶段。
　　7、主动式产品发布移动化产品3.0版本和移动真机的边缘硬件盒子3.0版本。
　　BonreeAPP的3.0版本，在原有2.0的基础之上，增加了数据采集能力。引入了信息熵与可优化延时等指标，可以帮助用户度量用户体验。增加了问题分析能力，给用户提供产品见解能力，帮助用户发现应用自身问题。BonreeBox3.0是博睿数据推出的一款应用性能监测智能硬件终端。该产品基于边缘计算模型设计，拥有强大的应用性能监测能力，区别于BonreeBox1.0和BonreeBox2.0的内部硬件集成方案，BonreeBox3.0支持手机真机插拔部署，在保证完全真实的监测环境的基础上，具有边缘计算能力强大、用户体验数据真实性高、业务适用性和兼容性高、网络连接方式全面、部署便捷、硬件损耗率低、远程维护方便、节能稳定等优点。
　　8、发布新产品统一智能告警平台OneAert，为企业提供故障的应急管理中心能力。
　　OneAert是一款能够实现多元异构告警事件统一接入、AI智能降噪收敛、故障统一管理的新一代告警平台，旨在为企业数字化运营构建智能运维过程中，降低运维处理告警事件成本、提升工运维作效率。
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明：
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　自成立以来，博睿数据始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念，致力为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主营业务属于IT运维管理领域的重要分支—应用性能管理行业。
　　在当前的数字化时代背景下，无论是电商通过网站平台售卖商品，还是航空公司通过APP程序售卖机票，亦或是汽车制造商通过生产管理系统进行生产排期、零部件调配，软件应用在企业的日常运营和业务开展中已无处不在。同时，消费者的行为和习惯已随着信息技术的快速发展而发生了巨大改变，应用已成为企业的品牌，只有最佳的用户体验才能赢得消费者的持续参与和信赖，进而为企业带来收入。因此，企业在运营日益复杂的应用程序和IT基础架构环境的同时，还需要不断开发、部署、更新各类应用程序以持续吸引用户、保障高质量的用户体验、提高员工生产力、提升企业运营效率，可以说数字化转型的成功已成为企业生存竞争的关键。
　　公司产品可通过监测、分析、优化企业软件应用的性能状况，如APP是否卡顿崩溃、交易的响应时间、服务器负载情况等，帮助企业精准定位影响其软件应用使用性能和用户体验的原因，助力企业加速数字化转型进程。
　　公司产品可供IT运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等不同角色使用，可贯穿前端网页、APP等应用、中端网络和后端服务器应用，提供端到端的统一监控视角；从界面交互的操作层到业务逻辑层、最后直击代码底层，实现全栈溯源；利用机器学习技术创建动态基线来判定客户的应用和业务交易的健康标准，自动发现业务异常，最终以可视化图表的方式向客户展示。
　　(二)主要经营模式
　　1、销售模式
　　公司以直销模式为主。公司专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理产品和服务，下游客户涵盖金融业、互联网、制造业、能源业、公共事务业等多种行业，重点服务行业头部大客户，客户粘性较强，合作关系稳固。
　　公司主要采用参与各种行业活动、客户与客户之间相互介绍、电话沟通、现场拜访、参与招投标等方式拓展客户，根据客户需求采用制定方案、提供技术咨询、提供测试等形式与客户进一步接洽，若客户存在采购意向，双方则进入商务谈判阶段，根据谈判情况确定最终报价并签署合同。
　　2、采购模式
　　在经营过程中，公司的采购主要包括网络资源采购、软硬件采购、会员监测服务采购等。公司采购主要由采购部负责，其中会员的招募与管理主要由会员运营部负责。
　　公司制定了《采购管理制度》，建立了专门的采购管理系统，当公司发生采购需求时，由需求部门具体人员在采购系统中发起采购申请，经过部门负责人、公司分管负责人、采购部门负责人审批后交由采购部具体人员安排采购，确保所需物资优质、高效供应，并不断降低采购成本和管理成本。
　　3、服务模式
　　目前，公司主要服务企业级客户。公司为客户提供持续的技术咨询服务和故障处理服务，及时发现并迅速解决客户在使用中遇到的技术问题，同时还为大客户配备专门的售后技术工程师，为客户开展产品使用培训，指导客户使用公司的产品，协助客户解读性能数据、定位性能问题、并提出优化建议等。此外，根据客户要求，公司技术人员还会上门提供专业的技术指导并撰写服务报告。
　　4、研发模式
　　公司设立研发部门，组建了专门的研发队伍、测试队伍，还设置了专门的代码管理、质量控制、资源调度、安全管理等岗位，确保产品研发的质量和效率。公司产品研发遵循标准的软件开发流程，自主研发流程主要为：需求分析、开发立项、设计及研发、测试、验收、培训等环节，完善、严谨的研发管理体系可保障公司产品在精准符合客户需求的前提下，有效地缩短开发周期。
　　(三)所处行业情况
　　1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司是一家为企业级客户提供应用性能管理服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的高新技术企业，主营业务属于IT运维管理领域内的重要分支——应用性能管理行业，是应用性能管理（APM）行业的领先厂商。公司的核心产品为“数字体验监测产品”、“应用发现跟踪和诊断产品”两大类别，并在核心产品线中加载了“智能运维”能力。经过十余年发展，构建起以应用性能管理产品为核心，以大数据分析与智能运维产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。根据《国民经济行业分类和代码表（按第1号修改单修订）》（GB/T4754-2017），公司所处行业为“信息传输、软件和信息技术服务业”门类中的“软件和信息技术服务业”。
　　（1）行业发展阶段：
　　随着IT系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构兴起、系统环境高动态化等趋势发展，传统的IT运维监测软件已逐渐落后，以APM产品为代表的可实时进行端到端一体化监控、具备智能分析能力的应用性能管理软件逐渐引领市场需求。在全球应用性能管理领域，北美市场起步较早。市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。从2015年开始，云计算、物联网、人工智能、大数据技术的发展带动周边产业迅速崛起，数字经济蓬勃发展。因此中国应用性能管理行业的需求日趋强烈，迎来蓬勃的发展势头。随着传统行业数字化转型进程不断加速，APM相关产品及服务正不断向金融、航空、制造等传统行业延伸。国内数字化业务的蓬勃发展势必将带动应用性能管理行业的增长。根据Gartner机构预测数据，全球APM市场在2020年约为44.8亿美元，到2023年的复合年增长率为11.1%1。
　　（2）行业发展基本特点：
　　①新基建国家战略的推进将加速各行业的数字化升级进程，带来更广泛的行业机遇
　　国内企业数字化转型已经不是陌生的话题，然而对于不同行业，其数字化转型的步伐却有着明显差距。新媒体、新零售等行业由于具备先天的互联网属性，信息化水平较高，其数字化转型已经取得了阶段性成果，且APM产品在上述行业中的渗透程度较高。而汽车、电力、医疗、建筑、工业、农牧业等传统领域，由于其自身信息化水平较低，数字化转型进程较为缓慢，但其庞大的业务规模和稳定增长的用户群体都决定了其未来的数字业务规模巨大。伴随着更多传统行业逐步将数字业务置于其经营和战略的核心地位，其对应用性能管理服务的需求也将快速增长。因此，发力向传统行业不断渗透，提供符合相关行业需求的APM产品与解决方案，与各传统行业的标杆客户寻求合作是当下国内应用性能管理行业发展的必然趋势之一。
　　②信息安全日益受重视，国产化将是必然趋势
　　在IT技术迅猛发展的时代背景下，信息安全被提升到了国家战略的高度，IT国产化的呼声也越来越高。应用性能管理产品作为数字化时代的信息化基础设施，在我国信息化与数字化过程升级、传统产业改造与现代服务业发展方面发挥出不可替代的基础支撑作用。因此，APM产品国产化趋势明显，特别是在政府、金融、能源等国民经济重点领域。
　　随着国内网络基础设施的不断完善，以及企业数字化转型进程的持续加速，国内的APM产品也日渐完善与成熟。由于国内厂商更容易理解国内复杂的IT系统环境以及国内企业的实际需求，本土化优势开始显现，国内APM厂商的市场空间进一步释放。目前，国内APM行业尚处于市场竞争格局未完全形成，各类企业迅速抢占市场，整体处于高速繁荣发展的阶段。
　　③IT架构复杂度提升使得面向业务与用户体验的统一监控平台成为必然
　　数字化转型将继续推动数字业务增长，数据量规模将大量增加，且IT环境复杂度日趋提升。这也导致从分散的监控工具的角度去监控与管理IT系统不足以保证数字业务成功。企业需要改变其监控方式，建立自上而下从基础架构到应用程序的监控与管理能力，并实现IT系统与用户体验的关联分析，持续提升数字化业务的可观测性，并基于一体化可观测平台提供的高质量的数据实现运维系统真正的智能化。因此，端到端、全链路、面向业务与用户体验的一体化智能可观测平台是当前APM产品主要的发展方向。
　　④IT运维市场融合发展，APM正向邻近领域延伸
　　虽然今天的“监控类”产品在ITOM领域中还是相对独立的运维工具，但未来其将向邻近领域逐渐延伸，与另外两大类别——自动化工具和IT服务管理工具（ITSM）高度集成、紧密融合，形成“监”、“管”、“控”三位一体的IT运维管理生态体系，全面提升企业IT运维服务架构的自动化程度和灵活性。
　　首先，监测工具可与自动化工具（如应用程序发布编排工具）相集成，在软件的敏捷开发和运营实践（DevOps）工具链中高度融合，发挥协同作用，对企业软件应用迭代更新的有效性做出自动化智能决策，减少应用更新过程中繁复的手动流程。其次，监测工具可与IT服务管理工具相集成，加载了人工智能技术的监测工具可以帮助IT管理部门精准告警，甚至可在问题蔓延前预警问题，自动管理和调配IT系统资源，实现性能问题的全自动预警、告警、决策与管理。
　　（3）主要的技术门槛：
　　①建设功能完备、高性能、一体化的应用性能管理产品，实现端到端全链路的全栈式的监控，研发技术难度高
　　应用性能管理产品涉及注入事务流程模拟及回放技术、探针大规模自动化部署技术、多语言多系统框架数据采集技术、海量数据实时处理分析技术等多项监测技术难点，在监测数据的采集、处理、存储及分析等环节均有较高的要求。同时应用性能管理产品需要满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求，这需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。
　　②应用性能管理产品需搭载AI能力实现分析与决策智能，人工智能技术门槛较高
　　AIOps是将AI技术应用到IT运维领域，提升效率和创造现实价值的“工程化”过程。在AI技术应用的过程中将面临多项技术难点。
　　I多维度、多数据源、海量数据的存储、分析和处理算法的应用是以数据为前提的。
　　在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等海量数据。在有数万台服务器的场合下，每天产生的数据量是数亿级的，存储量是TB级别的。而这些海量的数据也往往来自于不同的IT运维工具。如何对海量的数据进行收集、清洗、存储、关联分析等，保证AIOps平台的高质量的数据来源是一个技术难点。
　　IIAI工程化的复杂性目前，机器学习是AIOps的重要手段，同时还涉及自然语言处理，高级搜索，知识图谱等人工智能技术的应用。如何将这些领先的技术综合应用到IT运维领域达成实际“工程化”的落地效果而非AIOps的简单算法落地，是面临的另外一个挑战。
　　III复杂业务模型下的故障定位与修复当前复杂的业务模型使得定位故障很困难，发现根因问题成本较高。一个问题的追查往往需要多部门合作，开发、运维人员相互配合分析。现在的大规模系统很难找到一个能掌控全局的人。通过AI技术进行故障定位、告警处理、根因分析、故障自愈可以大幅度降低问题的追查难度，提升运维效率。但是并非用了人工智能或机器学习，故障定位的效果就一定很好，这取决于很多因素，首先需要建立复杂业务系统的关联性，为智能化提供自动化、标准化的支持。在此基础上针对智能化的能力比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等，也需要不断地调整和学习。
　　③新兴技术导致IT系统更新频繁，应用复杂度急剧升高带来监控的新技术挑战
　　当下，企业正逐步加快数字化变革的步伐，导致IT系统更新频繁，应用复杂度急剧升高。微服务、容器化等云原生技术也从之前仅有技术型公司关注的前沿技术逐渐在传统企业中兴起，同时云计算服务则早已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。越来越多的前沿技术正在被广大企业大规模应用，使得APM产品对数据采集和分析的难度与成本大幅提高。因此，增强APM产品及服务对于当下新兴技术的适应性，更好的兼容云计算、容器化、微服务等创新技术也是应用性能管理行业发展的重要技术挑战。
　　2.公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　（1）公司产品性能优越，构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
　　公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟传统互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。公司专注于企业IT运维管理中的应用性能管理领域，以APM相关产品和技术为主体，围绕企业数字化转型过程中对应用性能管理的需求和实践，持续开展创新迭代，已自主研发28项核心技术，形成了覆盖桌面端采集、移动端采集、服务端采集、数据存储和分析、AI智能分析五大领域的技术群，在多项技术领域已取得业内领先地位，并获得14项已授权技术发明专利，103项软件著作权。公司持续发力机器学习、文本语义分析、图像处理等前沿技术领域，进一步加强产品的融合分析能力，打造应用性能监测产品的智能引擎，已构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
　　（2）拥有深厚产品研发和客户服务经验，产品体系健全而丰富
　　基于多年的产品建设与技术积累，当前博睿数据产品已经覆盖了包括数字终端体验（DEM）、网络性能（NPMD）、应用性能（APM）、基础设施（ITIM）等全面的监控能力，并推出新一代端到端一体化智能可观测平台产品BonreeONE，为企业提供从代码到用户的全面的系统可观测能力。产品体系的完善性领先于行业同类厂商。公司多年持续投入研发，目前已经在智能探针技术、大数据处理和人工智能技术上建立了较强的技术竞争力。
　　3.报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）云计算时代、容器与微服务技术蓬勃发展，使得应用性能管理日益重要
　　企业正逐步加快数字化变革的步伐，应用复杂度急剧升高，导致IT系统更新频繁。为适应海量、高并发、应用快速部署升级、资源弹性拓展的需求，微服务、容器化等技术成为企业IT架构的主流趋势，而云计算服务则已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。云计算、容器与微服务技术的发展使得IT运维和故障检测难度大幅提升，传统人力排查方式已经无法高效、准确定位系统故障，应用性能监测(APM)逐渐成为更加重要的监控手段。因此，增强APM产品及服务对于当下新兴技术的适应性，更好的兼容云、容器化、微服务等主流技术也是应用性能管理行业发展的重要一环。
　　（2）人工智能赋能运维场景，AI技术带来应用性能监测产品体验升级
　　智能运维，将人工智能应用于运维领域，结合大数据和机器学习等技术，提升IT运维效率，实现机器自我学习、自行分析决策、自动化执行脚本，进一步解决自动化运维无法解决的问题。Gartner早在2016年即已提出基于大数据及算法的智能运维概念，根据Gartner预测，2023年，40％的DevOps团队将使用AIOps平台功能来增强应用程序和基础架构的监控工具2。
　　AIOps增强了IT运维的能力，包括异常检测、事件关联和根本原因分析，以改善监控、服务管理和自动化任务。因此企业对AIOps的兴趣与日俱增，希望通过AIOps能力使IT运营变得更加主动和可预测的方式。
　　（3）加载AIOps的应用性能监测产品将逐步取代传统的IT监测软件
　　IT系统复杂化和高动态化已成为现代信息技术发展的大趋势。构成IT系统的组件规模持续扩大，组件之间的交互模式也日趋复杂，且各组件的变化越来越频繁，由此将引发IT运维数据种类及规模的指数级增长。传统的IT运维软件各自之间相互独立，存在数据割裂，主要依靠大量人力凭借经验逐个排查系统各组件之间的问题，运维质量低下、耗时耗力、成本高昂，却仍无法快速、精准的定位并解决性能问题。未来，国内的IT运维管理市场将由低效的传统运维逐步向智能运维过渡，通过加载“机器学习”、“深度学习”等先进的人工智能技术，真正实现IT管理服务体系的高度智能化和完全自动化。可以说，具备统一监控视角，且加载了AIOps能力的应用性能监测产品将逐步替代传统IT监测软件。
　　（4）5G与物联网将激发新的业务增长点与新的产品需求
　　目前，中国的5G商用计划已逐步启动，5G具备更高速率、更低时延和更大用户连接能力等显著特征，不仅能满足人与人的通信，还能满足人与物、物与物的通信，万物互联、人机交互的时代即将到来。5G网络的规模化布局将进一步刺激物联网相关产业的飞速发展，相关应用也将大量涌现，诞生如智能交通、智能医疗、智能家居、智慧农业、智慧物流、车联网等新兴业态，物联网终端设备类型和规模也随之爆发式增长。如何提供卓越的用户感知体验将成为物联网应用提供商面对的巨大挑战，也将成为应用性能管理行业的巨大潜在市场。根据艾瑞咨询测算，2019年中国物联网连接量达到55亿个，同比增速高达75.6%。到2023年，中国物联网连接量将增长至150亿个3，APM厂商将从物联网设备应用性能管理的需求中充分挖掘市场机遇。
　　(四)核心技术与研发进展
　　1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　2.报告期内获得的研发成果
　　截至2022年12月31日，公司已获发明专利14项，软件著作权103项。经过多年技术积累，形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”等共计28项，在数据的采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。
　　3.研发投入情况表
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　6.其他说明：

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、行业领先的产品体系与产品能力
　　①产品体系全面：基于多年的产品建设与技术积累，当前公司产品已经覆盖了包括数字终端体验（DEM）、网络性能（NPMD）、应用性能（APM）、基础设施（ITIM）等全面的监控能力，为企业提供从代码到用户的全面的系统可观测能力。产品体系的完善性领先于行业同类厂商。当前公司产品可以对企业所有应用（网页、APP、小程序、服务器等）进行实时、全栈式（IT系统架构的体验层、业务层、服务层、进程层、系统层等）、全生命周期（开发、测试和运营）的监控和管理，可以追踪、分析每一位用户每一次访问时的系统运行情况。运维人员可通过公司产品随时知悉IT系统是否发生响应缓慢、系统宕机等问题，以及何时发生的，还可在系统发生性能问题时自动定位问题代码，帮助运维人员快速排障。
　　②技术能力领先：
　　I智能探针能力：公司自研智能探针技术可以实现无需手动代码植入即可实现实时采集服务器应用程序中每一个代码的运行耗时数据，当客户的业务请求处理发生错误或者响应缓慢等问题时，帮助客户将性能问题精准聚焦至代码级别。
　　II大数据处理能力：当数据采集工作完成后，需要对海量数据进行数据的存储和分析。对于企业级客户来说，大型APM产品后台数据存储量可达PB量级，单次分析请求数据集可达到上亿条，且对数据响应时延的要求极高，一般要求秒级响应。公司自研的大数据技术实现PB级数据低成本、高可靠的存储与秒级响应分析。
　　III人工智能技术：公司在APM技术中融入人工智能技术与智能运维思想。基于AI实现了智能异常监测、智能告警和根因分析能力，大大降低了运维的复杂度，提升了问题追查的效率，实现开箱即用的AI产品能力。
　　2、研发优势
　　公司目前在国内APM行业的技术实力处于行业领先。公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。在为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的过程中，公司建立了一支专注本领域的技术专家队伍。
　　截至报告期末，公司已获发明专利14项，已获得软件著作权103件。经过多年技术积累，形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”等共计28项，在应用性能管理领域的大数据采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。
　　目前公司已掌握了模拟用户监测和真实用户监测所需的覆盖多种主流操作系统平台和多种互联网服务模式的数据采集技术，可从数据的深度和广度两个维度，全面满足客户多样化的数据采集需求。同时，公司基于以数据为核心的现代大数据管理架构，研发了先进的数据处理引擎，具备海量数据的高并发实时接入、存储、在线与离线分析计算能力。在数据采集功能全面、精细的基础上，公司已具备成熟的端到端全链路数据融合分析计算、跨多层架构关联分析、底层代码全栈溯源的数据分析能力。以上述技术为基础，公司构建了具备统一性、可扩展性和全生命周期的应用性能管理体系，在行业内具有较强的技术优势。
　　公司将继续积极研发AIOps领域相关产品和技术，拓宽产品和服务能力，新研发出了新一代端到端一体化智能可观测平台产品BonreeONE，实现了主营产品的换代升级，其中新推出的故障智能根因定位功能通过了中国信息通信研究院的“智能化运维（AIOPS）能力成熟度”根因分析能力“优秀级”评测，为公司产品和服务能力向统一化和智能化发展奠定良好的基础。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　公司所处行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。公司为了增强长期持续盈利能力，持续吸纳核心人才，人员投入有所增加。如若未来人力成本继续增加，而公司新客户、新产品、新业务的开拓速度未达预期，或者市场竞争进一步加剧，导致收入增长速度低于成本费用的增速，短期内可能存在经营业绩下滑或亏损的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、APM行业是典型的技术密集型新兴行业，新产品和新技术的发展非常活跃，若公司不能及时、准确的把握国内外相关行业最新的技术和产品的发展动态，或不能将相关新产品和新技术快速掌握，并实施应用产业化，则有可能被相关行业竞争对手超越，公司产品的市场竞争力将会明显下降，最终对公司整体经营业绩造成不利影响。
　　2、APM行业是高新技术行业，目前国内从事本行业资深技术人才较为匮乏。若公司无法从相关行业引入或自行培养新的高级技术人才，则可能造成公司产品和技术发展落后于市场发展的风险，最终形成对公司经营业绩的不利影响。
　　3、公司为高新技术企业，拥有多项知识产权，是公司生存和发展的根本。公司已与核心技术人员和涉密员工签订了《保密及竞业禁止协议》，但仍不能完全规避知识产权及核心技术失密的风险。如果出现知识产权和核心技术人员离职导致技术机密泄露的情况，即使公司借助司法程序寻求保护，仍需为此付出大量人力、物力及时间成本，将给公司的生产经营和新产品的研发带来不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、应收账款发生坏账的风险
　　随着公司业务规模不断扩大，各报告期末应收账款逐年增加。受到市场宏观经济状况的影响以及部分客户自身经营状况的影响，客户付款流程滞后，应收账款有所增加。尽管公司已经制定了适当的信用政策，但公司若未能继续在实际运营中对应收账款进行有效管理，或客户经营状况发生重大困难，则公司可能面临因应收账款发生坏账而影响公司经营业绩的风险。
　　2、核心技术人员流失和人力成本上升的风险
　　公司所处应用性能管理行业为知识密集型、技术驱动型产业，对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。目前，我国的IT信息技术日新月异，各企业对专业技术人才的竞争日益激烈，人力成本不断上升。公司虽然自成立以来已培养了具有较强专业技术和项目实践经验的人才，形成了稳定的核心技术团队，但随着公司业务进一步发展，对人才的需求将不断增加。随着未来经济不断发展、城市生活成本上升以及政府部门社会保障政策执行的调整，公司的人力成本可能存在上升的风险。如果出现核心技术人员流失，或由于市场人力成本上升速度过快未能及时引进新的专业人才，将对公司业务发展造成不利影响，降低公司竞争力，影响公司的长期稳定发展。
　　3、新产品市场开拓风险
　　公司2022年打造行业领先一体化智能可观测平台BonreeONE，实现产品从监控工具到可观测平台的战略升级，BonreeONE作为新产品，需要与原产品进行双引擎交替，如果新产品推广不及预期，无法得到客户的认可，公司产品市场及业务的拓展将面临一定风险。
　　(五)财务风险
　　公司客户行业标杆客户为主，应收账款总体质量较好。如果客户信用发生重大变化或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。公司未来需进一步加强客户信用管理和应收账款管理，有效控制应收账款风险，提高应收账款周转率。
　　(六)行业风险
　　APM行业整体具备较高的行业壁垒，且公司是国内行业的先行者之一，目前在行业内已形成较强的技术和产品优势。未来，随着APM行业的快速发展，市场竞争将会加剧，行业内新进入者和海外参与者将不断涌现。若公司不能持续进行技术创新和产品开发，保持核心竞争力，则日益激烈的行业竞争可能将影响公司未来的经营业绩。
　　(七)宏观环境风险
　　本公司所处的行业属于软件和信息技术服务类，行业供求状况与下游产业的需求量紧密相关，受到国家宏观经济发展变化和产业政策的影响，本公司下游产业如果因“降本增效”导制需求量有一定波动，从而可能对本公司的产品的需求造成影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　1、募集资金投资项目风险
　　本次募集资金将主要用于用户数字化体验产品升级建设项目、应用发现跟踪诊断产品升级建设项目、研发中心建设项目和补充流动资金。由于项目投资规模较大，市场环境、技术发展趋势具有不确定性，在项目实施过程中，公司面临着市场竞争加剧、技术研发不能紧跟行业变化趋势、市场开拓未能达到预期的风险，可能导致项目不能如期完成或不能达到预期收益，进而影响公司的经营业绩。
　　2、税收优惠政策变动风险
　　2014年10月30日，本公司经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示认定为高新技术企业，证书编号为GR201411002884，有效期三年。到期后，公司2017年10月25日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号为GR201711001453，有效期三年。到期后，2020年12月2日，经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业，证书编号：GR202011005253，有效期三年，高新技术企业可适用15%的企业所得税优惠税率。若公司高新技术企业认定条件发生变化导致未来公司不能被认定为高新技术企业或者无法享受研发费用加计扣除优惠政策，可能对公司的经营业绩产生一定影响。

　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入11,638.70万元，同比减少12.56%；归属于上市公司股东的净利润-8,123.45万元，同比减少827.69万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-10,117.10万元，同比减少1,790.94万元。

　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1、行业概况
　　（1）IT运维管理行业概况
　　IT运维管理（ITOM）是指采用专业的信息技术和方法，对软硬件环境、网络、应用系统及运维服务流程等进行综合管理，其目的是保障系统与网络的可用性、安全性和业务的持续性4。
　　ITOM行业随着信息技术发展伊始就已诞生，是企业信息化建设的重要组成部分。随着互联网和移动互联网业务的迅猛发展，全球各行各业纷纷进入数字化转型阶段，利用移动互联网、云计算、大数据等技术手段吸引客户、推广产品、提升运营效率、降低运营成本、优化用户体验。日渐庞杂的数字化业务使得企业对IT系统的依赖程度越来越高，IT信息系统项目的成功标准也已经由建设移交转变为保障数字化业务的持续交付和良好的用户体验。因此，在企业信息化建设不断深入的过程中，有效的实施IT运维管理能够最大程度降低企业的运营风险，提高企业的管理效率，可为企业高速推进数字化转型升级提供助力。
　　（2）应用性能管理行业概况
　　现代的ITOM软件是由一系列套件组成的复杂软件生态体系。Gartner将ITOM工具分为三大领域，分别是监控类、管理类以及自动化类（又称为IT运维的“监”、“管”、“控”）5。其中，监控类产品的市场份额已超过40%6，而监控类产品中，应用性能管理产品又较为重要，Gartner自2012年起已将APM作为独立的细分行业进行市场分析和调研，因此，可以说应用性能管理行业是ITOM领域的重要分支。
　　APM软件主要通过监测、诊断和分析复杂软件及应用程序的性能问题来保障其良好稳定运行，产品可供IT运维人员、开发人员、技术支持人员和前端业务人员等不同角色使用。
　　简单来说，一款优异的APM产品应可以对企业所有应用（网页、APP、服务器等）进行实时、全栈式（IT系统架构的体验层、业务层、服务层、进程层、系统层等）、全生命周期（开发、测试和运营）的监控和管理，可以追踪、分析每一位用户每一次访问时的系统运行情况。如航空公司的运维人员可通过APM软件随时知悉订票系统是否发生响应缓慢、系统宕机等问题，以及何时发生的，且新一代智能APM产品还可在系统发生性能问题时自动定位问题代码，帮助运维人员快速排障。
　　2、行业格局
　　（1）海外市场竞争格局
　　纵观全球应用性能管理领域，北美市场起步较早。由于北美地区的数字化业务发展较为深入，企业极为重视自身IT系统及软件应用运行过程中的性能状况，因此企业对于应用性能管理产品的数据来源：《2018年中国企业IT运维管理市场报告》，艾瑞咨询5数据来源：《ITOperationsManagement2025：ShifttoSucceed》，Gartner 6数据来源：《MarketSnapshot：PerformanceAnalysisSoftware,Worldwide,2017》，Gartner需求强烈，市场规模较大，市场成熟度较高，市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。其中，总部基于北美市场的Dynatrace、NewRelic、AppDynamics、Datadog四家专业APM厂商的市场占有率位居前列。
　　（2）中国市场竞争格局
　　中国的应用性能管理行业起步较晚，企业对于APM产品的需求仅在近几年内才随着国内网络基础设施的不断完善，以及企业数字化转型进程的持续加速而逐步释放。
　　从国内市场竞争情况来看，由于国内厂商更容易理解国内复杂的IT系统环境以及国内企业的实际需求，且在如今大国博弈的时代背景下，伴随着习总书记“国产自主可控替代计划”的快速推进，我国金融机构、政府部门、大型国有企业等均已陆续开始将国际化的APM、NPM等ITOM软件工具向本土化过渡，因此，国内市场处于以国内厂商为主、国外厂商为辅的竞争格局。目前，大部分国内厂商尚处于技术积累、产品线完善、行业渗透、客户培育、需求挖掘等阶段，行业内已陆续涌现诸多优质企业，主要包括博睿数据、飞思达科技、基调网络、蓝海讯通、云智慧等专业的APM厂商。
　　目前，国内APM行业竞争格局相对分散，市场集中度低。公司是较早进入APM行业的先行者之一，凭借先发优势和技术累积，已成为APM行业首家A股上市公司。
　　3、未来发展趋势
　　随着IT系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构兴起、系统环境高动态化等趋势发展，传统的IT运维监测软件已逐渐落后，以APM产品为代表的可实时进行端到端一体化监控、具备智能分析能力的应用性能管理软件逐渐引领市场需求。随着传统行业数字化转型进程不断加速，APM相关产品及服务正不断向金融、航空、制造等传统行业延伸，APM行业未来市场空间广阔。根据Gartner《Forecast:EnterpriseInfrastructureSoftware,Worldwide》预测数据，全球APM市场2024年的市场规模约为68亿美元，2019年至2024年的年复合增长率为9.8%。
　　APM行业未来的发展趋势主要有五大方向：传统行业数字化、监控产品一体化、IT运维智能化、关键软件国产化、产品交付云化。
　　（1）传统行业数字化
　　随着2015年国务院提出“互联网+”和“中国制造2025”，传统行业的数字化转型已成为国家重点战略发展方向，然而对于不同行业，其数字化转型的步伐却有着明显差距。新媒体、新零售等行业由于具备先天的互联网属性，信息化水平较高，其数字化转型已经取得了阶段性成果，且APM产品在上述行业中的渗透程度较高。而汽车、电力、医疗、建筑、工业、农牧业等传统领域，由于其自身信息化水平较低，数字化转型进程较为缓慢，但其庞大的业务规模和稳定增长的用户群体都决定了其未来的数字业务规模巨大。
　　伴随着更多传统行业逐步将数字业务置于其经营和战略的核心地位，其对应用性能管理服务的需求也将快速增长。因此，发力向传统行业不断渗透，提供符合相关行业需求的APM产品与解决方案，与各传统行业的标杆客户寻求合作是当下国内应用性能管理行业发展的必然趋势之一。
　　（2）运维产品一体化
　　云计算、物联网、大数据、5G、人工智能等新一代信息技术的快速突破与发展，使得企业IT系统的规模不断扩大，线上业务链条日益繁复，部署方式、接入设备、产生的数据种类更加复杂多样，企业所需运维的环节也不断增加，可能造成性能问题的根因也呈指数级增长。为了能够更加精准的定位线上业务链条的各类性能问题，企业逐渐产生了对于IT基础架构、前端应用程序、网络环境、服务器性能、底层日志数据等多维度的监控管理需求。
　　虽然目前企业可向IT运维市场中不同细分领域的专业厂商单独采购各个运维环节所需的运维工具，但会出现运维工具过于冗杂、不同厂商的产品监控视角分散、所采集的数据相互割裂、IT运维管理信息纷繁复杂、难以综合性处理分析、难以互相兼容等诸多问题。且若IT各环节监控软件相对独立，则一旦出现性能问题，运维人员需要从网络、主机、系统、中间件、数据库、存储、应用等不同环节分别查找原因，工作量较大，且缺少明确的方向，导致各部门的沟通成本、时间成本、人力成本过大，定位问题的效率和准确度却较低。
　　因此对于APM厂商来讲，一方面，需不断丰富和完善自身的监控产品体系，形成贯穿线上业务链条各个环节、打通各个维度和层级数据的一体化产品组合；另一方面，逐渐向ITOM“监、管、控”三大领域中的其它两大领域——管理和自动化横向延伸，具备向客户提供并非是单一功能性监控产品，而是一套整体的、统一的IT运维解决方案的能力，亦是该行业未来的一大发展趋势。
　　（3）运维方式智能化
　　智能运维（AIOps）概念由Gartner在2016年率先提出，是指利用大数据和机器学习等技术，提高IT运维管理产品的自动化程度。行业内普遍认为AIOps将是IT运维产品的未来发展趋势，目前，全球APM行业正积极投入到人工智能及大数据技术领域的相关实践中，尝试在APM产品中实现智能运维功能。随着机器学习等人工智能技术的成熟，整个IT运维市场也逐渐向着智能运维方向迈进。
　　(二)公司发展战略
　　公司始终坚持技术驱动发展，以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略，紧密跟随应用性能监测技术的前沿发展趋势，践行行业技术先行者的角色定位。经过十余年的行业深耕，公司目前的技术水平在数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等核心环节具有较强的竞争力，能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。
　　公司将继续紧跟科技发展趋势，全面拥抱人工智能技术，赋能全系列产品体验智能化升级；持续开展对新的新监测技术手段的探索与尝试，提升微服务架构等复杂环境下的产品的观测能力；积极开展应用性能管理服务在云服务模式下的实践；同时密切关注5G以及物联网对产业带来的重要影响。
　　公司发布一体化智能可观测平台BonreeONE，完成从监控工具产品到可观测能力平台的升级。致力于完成“一个平台，满足所有监控需求”的目标，覆盖用户、网络、服务、进程、代码、容器、主机、数据中心的全面监控，使得数据间建立关联，可以更全面、更深入地还原现场，查看业务从客户端的用户旅程到服务端的调用链的处理过程。更好地满足客户对于IT监控一体化、智能化的需求，进一步强化APM领域的发展。
　　公司专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理产品和服务，重点服务行业头部大客户，客户粘性较强，合作关系稳固。销售策略是以行业为主导，通过行业头部客户的成功案例，在行业内部做快速的推广。公司主要客户在互联网领域有深圳市腾讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司等；新媒体领域有人民网股份有限公司、新华网股份有限公司等；金融领域有中信建投证券股份有限公司、中国建设银行股份有限公司等；另有华为软件技术有限公司、中国电信股份有限公司云计算分公司等其他领域的客户。
　　(三)经营计划
　　在产品方面，公司持续提升APM方向全系列产品的平台化能力，打造行业领先一体化智能可观测平台BonreeONE，实现产品从监控工具到可观测平台的战略升级。布局CMDB、ITSM等业务领域，推出完善的IT运维方案。建设公司的SaaS云平台能力，提升产品的自服务属性。拥抱人工智能技术，为客户提供IT系统的智能化见解能力。为行业客户提供易用、统一、全面、智能的IT运维产品和解决方案。
　　在市场及销售方面，公司将加强金融、互联网和政企三个行业方向，通过加大营销投入、优化服务模式等方式，进一步增强全国性服务覆盖能力。公司以客户为中心展开业务，并形成前期的市场营销，中期销售技术服务和售后客户成功服务的前中后三大业务部门，提升行业客户的满意度；公司将以构建行业解决方案为基础，加强渠道建设，提升行业客户深挖与覆盖的能力。
　　在销售管理方面，公司将加强对中层管理干部的储备、培训与能力的提升；建立以销售总监和技术经理作为中层干部的核心，以行业销售与技术支持相结合，形成以区域为基础的业务拓展模式，深度挖掘行业客户的业务增长潜力。
　　公司将根据战略规划及经营目标，优化组织结构，完善薪酬体系和激励机制，建立健全科学的用人机制，提升企业的科技创新能力及管理水平，支撑企业业务的快速发展。 收起▲