（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。

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）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BonreeONE，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BonreeONE，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BonreeONE2023春季正式版，可观测能力“更轻、更强、更智能”。

①更轻：

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。

②更强：

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，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。

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、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Bonreezues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。

（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。