[年报]博睿数据(688229):公司2022年年度报告

时间：2023年04月27日 12:58:40 中财网

原标题:博睿数据:公司2022年年度报告

公司代码：688229 公司简称：博睿数据







北京博睿宏远数据科技股份有限公司
2022年年度报告









重要提示
一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。


二、 公司上市时未盈利且尚未实现盈利
□是 √否

三、 重大风险提示
公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析”。


四、 公司全体董事出席董事会会议。


五、 立信会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。


六、 公司负责人李凯、主管会计工作负责人王辉及会计机构负责人（会计主管人员）王晓杰声明：保证年度报告中财务报告的真实、准确、完整。



七、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 公司2022年度拟不进行利润分配，也不进行资本公积金转增股本。

2022年6月30日至2022年12月30日，公司实施了回购股份，本次共回购公司股份591,462股，使用资金人民币总额22,000,200.60元（含印花税、交易佣金等交易费用）。根据《上海证券交易所上市公司自律监管指引第7号——回购股份》的相关规定，公司2022年度已实施的股份回购金额22,000,200.60元视同现金分红，公司以回购方式实现了对投资者的权益回报。公司最近三年以现金方式累计分配的利润占最近三年实现的年均可分配利润的111.42%，符合利润分配政策的有关规定。

本预案经公司第三届董事会第六次会议审议通过，尚需提交公司2022年年度股东大会审议。


八、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项
□适用 √不适用


九、 前瞻性陈述的风险声明
√适用 □不适用
本报告中涉及的未来计划、发展战略等前瞻性陈述因存在不确定性，不构成公司对投资者的实质承诺，敬请投资者注意投资风险。

十、 是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况
否

十一、 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况
否

十二、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露年度报告的真实性、准确性和完整性 否

十三、 其他
□适用 √不适用



目录
第一节 释义 ..................................................................................................................................... 4
第二节 公司简介和主要财务指标 ................................................................................................. 9
第三节 管理层讨论与分析 ........................................................................................................... 15
第四节 公司治理 ........................................................................................................................... 49
第五节 环境、社会责任和其他公司治理 ................................................................................... 71
第六节 重要事项 ........................................................................................................................... 76
第七节 股份变动及股东情况 ..................................................................................................... 121
第八节 优先股相关情况 ............................................................................................................. 128
第九节 债券相关情况 ................................................................................................................. 129
第十节 财务报告 ......................................................................................................................... 129

备查文件目录	载有公司法定代表人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖 章的财务报告
	载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件
	报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正文 及公告原稿
	载有公司法定代表人签名的2022年年度报告及其摘要原件

第一节 释义
一、 释义
在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：

常用词语释义
博睿、博睿数据、股份公司、 本公司、公司、本集团	指	北京博睿宏远数据科技股份有限公司
博睿有限	指	北京博睿宏远科技发展有限公司
武汉博睿子公司、武汉博睿	指	武汉市博睿宏远科技有限责任公司
佳合兴利	指	北京佳合兴利投资中心（有限合伙）
元亨利汇	指	北京元亨利汇投资中心（有限合伙）
苏商基金	指	苏州苏商联合产业投资合伙企业（有限合伙）
报告期期末	指	2022年 12月 31日
报告期	指	2022年 1月 1日-2022年 12月 31日
Gartner	指	高德纳咨询公司（Gartner Group），全球权威的 IT研 究与顾问咨询公司，研究范围覆盖全部 IT产业。
IT运维管理、ITOM	指	信息系统运维管理（IT Operational Management）， 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。
应用性能管理、APM	指	应用性能管理（Application Performance Management & Monitoring），又可称为应用性能监测，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。
IT基础架构	指	是一个综合概念，为了确保应用系统的可靠运行， IT基础架构中必须包含网络、服务器、操作系统、 存储、中间件等。
数字化转型	指	根据中国信息通信研究院出具的《中国数字经济发 展与就业白皮书（2019年）》中的定义，数字化转 型是指产业与数字技术全面融合，提升效率的经济 转型过程，即各产业利用数字技术，把产业各要素、 各环节全部数字化，通过对数字世界的仿真模拟、 设计优化等操作，推动技术、人才、资本等资源配 置优化，推动业务流程、生产方式重组变革，从而 提高产业效率。
数字经济	指	根据中国信息通信研究院出具的《中国数字经济发 展与就业白皮书（2019年）》中的定义，数字经济 是以数字化的知识和信息为关键生产要素，以数字 技术创新为核心驱动力，以现代信息网络为重要载 体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高 传统产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展 与政府治理模式的新型经济形态。
全栈溯源	指	是一种在复杂的应用环境下，精确定位并判断网 络、移动端、浏览器端、服务端性能问题根源的技 术手段，可降低跨部门排障沟通成本，实现完整业 务调用链跟踪。
海量数据	指	行业内一般指超过 PB量级的数据
数字体验监测、DEM	指	数字体验监测（Digital Experience Monitoring）产品， 是前端应用监控产品，可监控客户线上业务链条前 端 APP、网页等应用程序的用户体验以及互联网传 输状况。
应用发现跟踪和诊断	指	应用发现跟踪和诊断（Application Discovery， Tracing and Diagnostics）产品，是后端服务器应用 监控产品，可监控客户线上业务链条后端服务器应 用处理前端请求的交互过程。
智能运维、AIOps	指	智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations）， 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。
网络性能监测、NPM	指	网络性能监测（Network Performance Management & Monitoring），又可称为网络性能管理，利用包数据、 流数据和基础设施指标的组合，对网络可用性、性 能以及运行的应用程序流量提供历史的、实时的和 预测性的视图。
报文	指	是网络中交换与传输的数据单元，即站点一次性要 发送的数据块。报文包含了将要发送的完整数据信 息，其长短很不一致，长度不限且可变。
事务	指	访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序 执行单元，事务由事务开始和事务结束之间执行的 全体操作组成。
列式压缩存储	指	将一张表中的数据压缩后按照列为基础逻辑存储 单元进行存储，相较于行式存储，列式存储最大可 能降低查询响应时间，可在数据列中高效查找数 据，无需维护索引，并更节省存储空间。
响应式	指	根据不同设备浏览尺寸或分辨率来展示不同页面 结构层、行为层、表现层内容。
探针技术	指	探针是一段代码（或者说一类简易程序），嵌入在关 键节点、底层软件、应用框架或应用软件中用来探 测空间、服务器运行状况和信息，可以实时查看服 务器硬盘资源、内存占用、网卡流量、系统负载、 服务器时间等信息。
服务器	指	也称伺服器，是提供计算服务的设备，其构成包括 处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算 机架构类似，但拥有更高的性能。
PC	指	个人计算机，由硬件系统和软件系统组成，一种能 独立运行，完成特定功能的设备，在大小、性能以 及价位等多个方面适合于个人使用，并由最终用户 直接操控的计算机的统称。
APP	指	应用程序，即可以在移动设备上使用，满足人们咨 询、购物、社交、娱乐、搜索等需求的应用程序。
SDK	指	软件开发工具包（Software Development Kit，首字 母缩写为 SDK）一般都是一些软件工程师为特定的 软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应 用软件时的开发工具的集合。
IOS	指	由苹果公司开发的移动操作系统，属于类 Unix的 商业操作系统。
Android	指	一种基于 Linux的自由及开放源代码的操作系统， 主要使用于移动设备。
API	指	Application Programming Interface，应用程序编程接 口，是操作系统留给应用程序的一个调用接口，应 用程序通过调用操作系统的 API，使操作系统去执 行应用程序的命令。
流媒体	指	采用流式传输的方式在互联网播放的媒体格式，即 商家用视频传送服务器把内容数据包传送到网络 上，用户通过解压设备对这些数据进行解压后获取 节目内容。
云计算	指	IT基础设施与应用的交付和使用模式，通过网络以 按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指 服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩 展的方式获得所需服务。
TCP	指	Transmission Control Protocol，传输控制协议，是一 种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信 协议。
HTTP	指	HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议，是一 个客户端和服务器端请求和应答的标准，是一种详 细规定了浏览器和万维网服务器之间的通信规则， 通过因特网传送万维网文档的数据传送协议。
H5	指	HTML 5，即第五代超文本标识语言。
JavaScript	指	一种解释性脚本语言，主要用来向 HTML页面添加 交互行为。
Ajax	指	异步 JavaScript和 XML，是指一种创建交互式网页 应用的网页开发技术，通过在后台与服务器进行少 量数据交换，Ajax可以使网页实现异步更新。这意 味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页 的某部分进行更新。
容器化	指	应用程序级别的虚拟化，允许单个内核上有多个独 立的用户空间实例，这些实例成为容器，容器提供 了将应用程序的代码、运行时环境、系统工具、系 统库和配置打包到一个实例中的标准方法。
微服务	指	一项在云中部署应用和服务的新技术，微服务基于 业务能力构建，每个服务独立运行，使用轻量级机 制通信，能够通过自动化部署机制来独立部署，使 用不同的编程语言实现以及不同数据存储技术，并 保持最低限度的集中式管理。
SaaS	指	软件即服务（Software-as-a-Service），是一种通过 Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署 在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求， 通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定 购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过 互联网获得厂商提供的服务。
解耦	指	耦合是指两个及以上的体系或两种运动形式间通 过相互作用而彼此影响以至联合起来的现象。在软 件工程中，对象之间的耦合度体现了对象之间的依 赖性，耦合越高，维护成本越高。解耦即降低耦合 度。
高并发	指	通常指通过设计保证系统能够同时并行处理很多
		请求
拓扑	指	研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持 不变的一些性质的一个学科，它只考虑物体间的位 置关系而不考虑其形状和大小。计算机网络的拓扑 结构是引用拓扑学中研究与大小，形状无关的点、 线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象 为一个点，把传输介质抽象为一条线，由点和线组 成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。
敏捷开发	指	Agile Software Development，一种能应对快速变化 需求的软件开发能力。相对于“非敏捷”，更强调程 序员团队与业务专家之间的紧密协作、面对面沟 通、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组织型的 团队、能够很好地适应需求变化的代码编写和团队 组织方法，也更注重作为软件开发中人的作用。
DevOps	指	Development和 Operations的组合词，是为促进开 发、运维和质量保障部门之间的沟通、协作和集成 所采用的流程、方法和体系的集合。DevOps将敏捷 的理念引入运维领域，打通从需求提出到上线运行 之间的所有环节，从而使 IT投入能够快速转化为业 务价值。
SQL	指	结构化查询语言（Structured Query Language），是一 种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及 查询、更新和管理关系数据库系统。
NoSQL	指	Not Only SQL，泛指非关系型的数据库
UI	指	User Interface（用户界面）的简称，泛指用户的操作 界面，UI设计主要指界面的样式、美观程度、软件 的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计等。
慢请求	指	响应时间超过指定阈值的请求
Prometheus Exporter	指	一种用于监控的工具，它可以将其他应用程序的监 控数据导出为 Prometheus 可以使用的格式，以便 Prometheus 可以对其进行处理和存储。Prometheus Exporter 可以导出各种类型的数据，例如系统指 标、数据库指标、Web 服务器指标等等。
Kafka	指	一种分布式流处理平台，它可以处理大量的实时数 据流。Kafka 可以在多个应用程序之间传输数据， 并且可以在不同的应用程序之间进行数据交换。 Kafka 可以处理大量的数据，并且可以在多个节点 之间进行分布式处理。
OpenTelemetry	指	一个开源项目，它提供了一组 API 和 SDK，用于 生成、收集和传输跨语言和跨平台的遥测数据。 OpenTelemetry 可以帮助开发人员更好地了解他们 的应用程序和系统的性能，并帮助他们诊断和解决 问题。
SNMP Query	指	使用 SNMP 协议查询网络设备或服务器上的信 息。SNMP Query 可以查询各种类型的信息，例如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率等等。
K8S	指	Kubernetes，是一个开源容器编排系统，它可以自动 化部署、扩展和管理容器化应用程序。Kubernetes 可以管理多个容器化应用程序，并确保它们在不同 节点上运行时具有高可用性和可伸缩性。
Node.js	指	一种基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环 境，它可以在服务器端运行 JavaScript 应用程序。 Node.js 具有高效性和可伸缩性，并且可以轻松地 构建高性能的网络服务和 Web 应用程序。
.NET Core/CorNet	指	一种开源跨平台框架，它可以让开发人员使用 C# 或 F# 等语言构建高性能的 Web 应用程序和服 务。.NET Core/CorNet 具有高效性、可靠性和安全 性，并且可以在 Windows、Linux 和 macOS 等操 作系统上运行。
RN Flutter	指	React Native 和 Flutter，它们都是移动应用程序开 发框架。React Native 是一个基于 JavaScript 的框 架，Flutter 是一个基于 Dart 的框架。React Native 和 Flutter 都可以让开发人员使用相同的代码库构 建 iOS 和 Android 应用程序，并且都具有高效性 和可伸缩性。
UE	指	User Experience的缩写，意为用户体验
信通院	指	中国信息通信研究院，是中国电信科技产业的重要 研究机构之一
中国证监会	指	中国证券监督管理委员会
智维盈讯	指	北京智维盈讯网络科技有限公司

第二节 公司简介和主要财务指标
一、公司基本情况

公司的中文名称	北京博睿宏远数据科技股份有限公司
公司的中文简称	博睿数据
公司的外文名称	Bonree Data Technology Co.,Ltd
公司的外文名称缩写	Bonree
公司的法定代表人	李凯
公司注册地址	北京市东城区东中街 46号 4层
公司注册地址的历史变更情况	公司于 2008年 2月 29日设立，注册地址为北京市通 州区西集镇国防路 43号 221室；于 2010年 6月 25日 注册地址变更至北京市朝阳区吉庆里 18号楼 B座 1206 室；于 2013年 5月 29日注册地址变更至北京市朝阳 区吉庆里 6号楼 1702室；于 2016年 11月 18日注册 地址变更至北京市东城区东中街 46号 4层。
公司办公地址	北京市东城区东中街 46号 4层
公司办公地址的邮政编码	100027
公司网址	http://www.bonree.com
电子信箱	[email protected]

二、联系人和联系方式

	董事会秘书（信息披露境内代表）	证券事务代表
姓名	孟曦东（现任）	梁缤予（现任）
联系地址	北京市东城区东中街46号4层	北京市东城区东中街46号4层
电话	010-65519466	010-65519466
传真	010-64640974	010-64640974
电子信箱	[email protected]	[email protected]

注：报告期内，公司于 2022年 5月 18日召开第三届董事会第一次会议指定孟曦东先生代行董事会秘书职责，代行时间不超过三个月，聘任蒋蕾女士担任证券事务代表。截止 2022年 8月 18日孟曦东暂未取得科创板董事会秘书资格证书，由董事长李凯先生代行董事会秘书职责，详见公司于 2022年 8月 18日在上海证券交易所披露的《关于法定代表人代行董事会秘书职责的公告》（公告编号：2022-042）。公司于 2023年 2月 14日聘任孟曦东先生担任公司董事会秘书，详见公司于2023年 2月 16日披露的《关于聘任董事会秘书的公告》（公告编号：2023--008）。蒋蕾女士于 2023年 3月 10日因个人原因向董事会提交辞职报告，详见公司于 2023年 3月 11日披露的《关于证券事务代表辞职的公告》（公告编号：2023-012）。

三、信息披露及备置地点

公司披露年度报告的媒体名称及网址	中国证券报、上海证券报、证券时报、证券日报
公司披露年度报告的证券交易所网址	www.see.com.cn
公司年度报告备置地点	公司董事会办公室

四、公司股票/存托凭证简况
(一) 公司股票简况
√适用 □不适用

公司股票简况
股票种类	股票上市交易所 及板块	股票简称	股票代码	变更前股票简称
A股	上海证券交易所 科创板	博睿数据	688229	无

(二) 公司存托凭证简况
□适用 √不适用
五、其他相关资料

公司聘请的会计师事务所（境 内）	名称	立信会计师事务所（特殊普通合伙）
	办公地址	上海市南京东路 61号 4楼
	签字会计师姓名	张金华、董云
公司聘请的会计师事务所（境 外）	名称	不适用
	办公地址	不适用
	签字会计师姓名	不适用
报告期内履行持续督导职责 的保荐机构	名称	兴业证券股份有限公司
	办公地址	福建省福州市湖东路 268号
	签字的保荐代表 人姓名	陈杰、张钦秋
	持续督导的期间	2020年 8月 17日-2023年 12月 31日
报告期内履行持续督导职责 的财务顾问	名称	不适用
	办公地址	不适用
	签字的财务顾问 主办人姓名	不适用
	持续督导的期间	不适用

六、近三年主要会计数据和财务指标
(一) 主要会计数据
单位：元 币种：人民币

主要会计数据	2022年	2021年	本期比上 年同期增 减(%)	2020年
营业收入	116,386,954.11	133,107,816.58	-12.56	138,840,443.95
扣除与主营业务无关的业务收 入和不具备商业实质的收入后 的营业收入	116,386,954.11	133,107,816.58	-12.56	138,840,443.95
归属于上市公司股东的净利润	-81,234,472.34	-72,957,543.23	不适用	31,139,082.31
归属于上市公司股东的扣除非 经常性损益的净利润	- 101,171,040.52	-83,261,597.93	不适用	22,142,349.11
经营活动产生的现金流量净额	-95,814,367.20	-74,813,824.71	不适用	27,152,056.48
	2022年末	2021年末	本期末比 上年同期 末增减（ %）	2020年末
归属于上市公司股东的净资产	656,865,648.89	772,038,595.43	-14.92	840,892,365.06
总资产	713,805,016.38	819,275,349.39	-12.87	874,718,681.88

(二) 主要财务指标

主要财务指标	2022年	2021年	本期比上年同 期增减(%)	2020年
基本每股收益（元／股）	-1.83	-1.64	不适用	0.84
稀释每股收益（元／股）	-1.83	-1.64	不适用	0.84
扣除非经常性损益后的基本每 股收益（元／股）	-2.28	-1.88	不适用	0.60
加权平均净资产收益率（%）	-11.24	-9.01	减少2.23个百 分点	7.20
扣除非经常性损益后的加权平 均净资产收益率（%）	-14.00	-10.29	减少3.71个百 分点	5.12
研发投入占营业收入的比例（% ）	68.32	52.23	增加16.09个 百分点	28.47

报告期末公司前三年主要会计数据和财务指标的说明
√适用 □不适用
1.2022年度，公司实现营业收入（公司无与主营业务无关的业务收入和不具备商业实质的收入的营业收入）11,638.70万元，较去年同期下降12.56%，主要为技术开发服务收入、系统集成收入、监测服务收入业务较去年同期有所下降，具体原因是：
（1）受市场宏观经济影响，公司市场开拓不及预期，公司上下游企业均不同程度的停工停产，经营状况受到影响，部分客户为压缩成本削减了采购预算，技术开发服务业务、系统集成业务及部分监测服务业务客户需求较去年同期有所下降。
（2）此外，监测业务经过多年发展，市场格局已相对成熟，APM 厂商之间的市场竞争日益激烈，造成监测服务业务单价有所下降，进而导致监测服务收入较去年同期有所下降。

2.2022年公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润分别为-8,123.45万元、-10,117.10万元。较去年同期分别下降827.69万元、1,790.94万元。主要原因是：
（1）2022年度，公司营业收入较去年同期有所下滑。

（2）2022年度，公司研发费用为7,951.65万元，较去年同期增长14.37%，主要系公司优化现有研发团队结构与能力，以及引入高质量 AI 研发人员，提升数据处理与 AI 能力，增加了与研发人员相关的薪酬费用，抵减了公司本年度冲回股份支付的影响，从而导致本年度研发费用有所增长。

（3）2022年度，公司积极有效控制其他成本费用增长，持续增加公司运行效率，加之本年度冲回股份支付费用，一定程度上对公司净利润产生正向有利影响。其中： 2022年度，公司销售费用为8,718.48万元，较去年同期下降10.52%，主要系公司本年度冲回股份支付费用以及减少差旅费、业务招待费、市场费用等支出，抵减了与销售人员相关的薪酬费用增长的影响，从而导致本年度销售费用有所下降。

2022年度，公司管理费用为2,630.63万元，较去年同期下降15.74%，主要系公司本年度冲回股份支付费用以及减少中介机构费、办公费、差旅费、人事招聘费等支出，抵减了与管理人员相关的费用增长的影响，从而导致本年度管理费用有所下降。

2022年度，公司营业成本为3,804.47万元，较去年同期下降12.00%，主要系收入下降，与之相关的软硬件采购成本随之下降，且随着云生态合作模式下的云专线逐步搭建完成，与云生态合作等业务相关的成本投入较去年同期减少，加之与技术开发服务业务相关的人工成本较去年同期减少，从而导致本年度营业成本有所下降。

3.2022年度，公司经营活动产生的现金流量净额-9,581.44万元，较去年同期减少2,100.05万元，主要原因为：
（1）公司本年度优化现有研发团队结构与能力，以及优化管理团队人员结构和完善营销网络体系，导致支付给职工以及为职工支付的现金较去年同期增长3,862.78万元。

（2）公司本年度利息收入及政府补助减少，导致收到其他与经营活动有关的现金较去年同期减少1,187.15万元。

（3）公司本年度积极有效控制其他成本费用增长以及加强应收款项催收力度，导致支付其他与经营活动有关的现金较去年同期减少2,631.10万元，销售商品、提供劳务收到的现金较去年同期增加603.21万元，一定程度上对公司经营活动产生的现金流量产生正向有利影响。

4.2022年末，公司归属于上市公司股东的净资产、总资产分别为65,686.56万元、71,380.50万元，较2021年末分别下降14.92%、12.87%,主要系公司在报告期内亏损，导致归属于上市公司股东的净资产和总资产减少所致。

5.2022年度，公司基本每股收益、扣除非经常性损益后的基本每股收益、加权平均净资产收益率、扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率分别为-1.83元/股、-2.28元/股、-11.24%、-14.00%，较去年同期分别下降0.19元/股、0.40元/股、2.23个百分点、3.71个百分点，主要系报告期内公司净利润亏损所致。

6.研发投入占营业收入的比例68.32%,较去年同期提高16.09个百分点，主要系报告期内公司研发费用增长所致。


七、境内外会计准则下会计数据差异
(一) 同时按照国际会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况
□适用 √不适用
(二) 同时按照境外会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况
□适用 √不适用
(三) 境内外会计准则差异的说明：
□适用 √不适用

八、2022年分季度主要财务数据
单位：元 币种：人民币

	第一季度 （1-3月份）	第二季度 （4-6月份）	第三季度 （7-9月份）	第四季度 （10-12月份）
营业收入	32,162,270.02	30,388,092.52	32,397,247.99	21,439,343.58
归属于上市公司股东的 净利润	-23,190,246.34	-25,627,332.10	-1,780,818.70	-30,636,075.20
归属于上市公司股东的 扣除非经常性损益后的 净利润	-26,653,517.88	-28,334,402.94	-4,413,376.73	-41,769,742.97
经营活动产生的现金流 量净额	-27,536,961.36	-33,196,244.97	-25,520,724.19	-9,560,436.68

季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用

九、非经常性损益项目和金额
√适用 □不适用
单位:元 币种:人民币

非经常性损益项目	2022年金额	附注（如适 用）	2021年金额	2020年金额
非流动资产处置损益	8,658.14		12,971.01	-38,919.57
越权审批，或无正式批准文件， 或偶发性的税收返还、减免
计入当期损益的政府补助，但与 公司正常经营业务密切相关，符 合国家政策规定、按照一定标准 定额或定量持续享受的政府补助 除外	191,739.69		3,351,482.47	5,792,384.89
计入当期损益的对非金融企业收 取的资金占用费
企业取得子公司、联营企业及合 营企业的投资成本小于取得投资 时应享有被投资单位可辨认净资 产公允价值产生的收益
非货币性资产交换损益
委托他人投资或管理资产的损益
因不可抗力因素，如遭受自然灾 害而计提的各项资产减值准备
债务重组损益
企业重组费用，如安置职工的支 出、整合费用等
交易价格显失公允的交易产生的 超过公允价值部分的损益
同一控制下企业合并产生的子公 司期初至合并日的当期净损益
与公司正常经营业务无关的或有 事项产生的损益
除同公司正常经营业务相关的有	11,709,548.72		8,848,520.41	4,793,216.36
效套期保值业务外，持有交易性 金融资产、衍生金融资产、交易 性金融负债、衍生金融负债产生 的公允价值变动损益，以及处置 交易性金融资产、衍生金融资 产、交易性金融负债、衍生金融 负债和其他债权投资取得的投资 收益
单独进行减值测试的应收款项、 合同资产减值准备转回
对外委托贷款取得的损益
采用公允价值模式进行后续计量 的投资性房地产公允价值变动产 生的损益
根据税收、会计等法律、法规的 要求对当期损益进行一次性调整 对当期损益的影响	12,983,773.60
受托经营取得的托管费收入
除上述各项之外的其他营业外收 入和支出	-1,221,264.41		-90,556.59	37,710.32
其他符合非经常性损益定义的损 益项目
减：所得税影响额	-3,735,887.56		1,818,362.60	1,587,658.80
少数股东权益影响额（税 后）
合计	19,936,568.18		10,304,054.70	8,996,733.20

对公司根据《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1号——非经常性损益》定义界定的非经常性损益项目，以及把《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。

□适用 √不适用
十、采用公允价值计量的项目
√适用 □不适用
单位：元 币种：人民币

项目名称	期初余额	期末余额	当期变动	对当期利润的影响 金额
其他权益工具投 资	7,000,000.00	11,230,000.00	4,230,000.00	0.00
合计	7,000,000.00	11,230,000.00	4,230,000.00	0.00

十一、非企业会计准则业绩指标说明
□适用 √不适用

十二、因国家秘密、商业秘密等原因的信息暂缓、豁免情况说明
□适用 √不适用



第三节 管理层讨论与分析
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 Bonree ONE，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 Bonree ONE，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 Prometheus Exporter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、OpenTelemetry、SNMP Query、关系数据库等。

ONE平台引入智能应急响应中心 OneAlert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 Swift AI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
Bonree SDK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。

Bonree SDK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。

Bonree SDK 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。

Bonree SDK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 Bonree SDK、Browser、小程序三款产品合并为 Bonree RUM（Real User Monitor）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。

Bonree Server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。

Bonree Server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，.NET Core，Python的基础上，新增了对Go语言的支持。

Bonree SDK 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 RN Flutter、CorNet、阿里云 mPaas等开发框架的支持，进一步提升了 Bonree SDK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 Bonree SaaS Cloud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。

②Bonree Server、Bonree SDK、Bonree Browser、Bonree DataView四款产品实现对 Bonree SaaS Cloud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。Bonree ONE、Bonree Server、Bonree SDK、Bonree Browser、Bonree DataView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
Bonree Net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。

Bonree APP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。Bonree Box 3.0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 Bonree Box 1.0和 Bonree Box 2.0的内部硬件集成方案，Bonree Box 3.0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 OneAlert，为企业提供故障的应急管理中心能力。

OneAlert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。

公司主要产品介绍如下表所示

第一级	第二级	产品名称	监测 技术	功能介绍
一体化智能可观 测平台（ONE）	可观测 平台	ONE	云原 生可 观测 性	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。
统一智能告警平 台（OneAlert）	ITOM	OneAlert		OneAlert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。
配置管理系统 （CMDB）	ITOM	CMDB		配置管理系统能够灵活存储、管理企业 IT架构 中设备的各种配置信息以及配置项之间的关 系，是实现 IT环境数字化、自动化、运维化的 核心需求，帮助企业实现容量、资产、业务、 成本等管理与配置。
IT服务管理平台 （ITSM）	ITSM	ITSM		博睿数据 ITSM提供了变更管理、事件管理、问 题管理、请求管理、发布管理、自定义工单管 理以及服务配置等核心功能为企业运维支持、 变更风险控制、重大问题处理提供流程和数据 支持。

(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/T 4754-2017），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1
44.8亿美元，到 2023年的复合年增长率为 11.1%。

（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。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 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 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. 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 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，2
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。
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3
150亿个，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

技 术 类 别	技术 名称	技术特点	技 术 来 源	技术成果转化 情况
桌 面 端 应 用 性 能 监 测 数 据 采 集 相	多协议 在线流 媒体播 放及监 测技术	是一种基于多种主流播放器内核相关接口 或源代码，实现对诸如基于 http、https、rtsp、 rtmp、rtmpe、rtmpt、rtmps、hls等多种协 议的在线音视频流的播放，并在实际播放过 程中通过监听或改造播放器相关的多种事 件接口，实现实时获取各种类型音视频播放 过程中的网络加载性能和用户观看体验相 关数据的技术。	自 主 研 发	Bonree Net
	多浏览 器内核 网络加 载性能 数据采 集与分	通过对主流浏览器内核海量源代码的深入 研究，同时结合对浏览器内核底层 API调用 行为的分析，实现获取和分析桌面端任意网 页加载过程中的全面网络性能数据的技术。 此技术支持 HTTP、HTTPS、WebSocket等协 议，能完全支持微软 IE、Google Chrome等	自 主 研 发	Bonree Net

2
数据来源：《Market Guide for AIOps Platforms》，Gartner

	析技术	浏览器全系列版本内核的数据采集，能自动 兼容多浏览器各版本之间的较大的底层架 构差异。
	多浏览 器在线 事务流 程脚本 录制及 自动回 放技术	是一种实现基于桌面端浏览器的在线事务 用户操作流程自动录制及回放的技术，支持 微软 IE、Google Chrome两大主流的浏览器 平台，可实现自动记录用户在网页中的多种 交互操作，包括浏览网址、点击控件（按钮、 图片、文字链接等）、跳转等待等，以及完整 记录用户鼠标及键盘原始事件，并可自动形 成自定义格式脚本。	自 主 研 发	Bonree Net
	多平台 网络报 文实时 抓取及 智能关 联分析 技术	是一种实现在多平台（Windows、Linux、 Android）下系统网络原始报文数据的实时 抓取和智能分析的技术，该技术可抓取主动 式性能监测任务执行过程中的全量网络报 文，并通过相关内置策略实时分析和筛选出 跟目标应用业务相关的报文进行保存并上 传后台，通过多种关联策略实现应用层监测 与网络报文层监测的数据关联，以帮助用户 更加准确的分析和定位网络故障出现的根 因。	自 主 研 发	Bonree Net
	海量多 频率多 地区运 营商监 测任务 智能分 发调度 技术	该技术实现对监测网络中海量监测节点状 态的实时监控和管理，并以此为基础实现千 万量级复杂自定义策略任务的智能分发和 调度，保证数据按客户指定规则稳定回收。	自 主 研 发	Bonree Net、 BonreeAPP
移 动 端 应 用 性 能 监 测 数 据 采 集 相 关 技 术 群	无须 Root权 限采集 移动端 网页网 络加载 性能数 据技术	是一种可在未获得 Android或 IOS系统 Root 权限的情况下，也无须安装其他辅助软件或 设备，实现自动采集任意移动端网页加载过 程中的网络性能数据的技术。该技术通过在 浏览器内核组件运行时拦截其对操作系统 底层接口的调用，并获取相关上下文参数进 行实时分析，实现对目标网页相关网络性能 数据采集，支持 HTTP/HTTPS/WEBSOCKET等 多种主流网络协议。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP
	移动平 台运行 时动态 修改宿 主进程 执行代 码技术	是一种实现在主流移动平台（Android、IOS 平台）上 APP运行时动态修改 APP相关进 程执行代码的功能，从而达到将监测功能代 码黑盒注入目标 APP进程中，实时感知其内 部代码执行逻辑的技术。此技术的特点是无 须对被监测 APP源代码的任何修改，即可完 全以黑盒的方式动态改变目标 APP的代码 执行逻辑。	自 主 研 发	Bonree APP
	移动端 APP在 线事务 流程脚	是一种实现自动记录用户在远程云端录制 手机上与目标 APP的所有交互操作，并形成 自定义动作脚本并在其他真实监测手机设 备中自动适应并精准播放的技术。该技术可	自 主 研 发	Bonree APP
	本录制 及自动 回放技 术	兼容原生、H5及混合型多种 APP开发技术 和框架，可对 APP中任意 UI元素进行标识 和识别，对复杂场景适应强，可达到高精准 度还原用户交互操作流程。
	主动式 移动端 性能监 测及远 程管理 一体化 集成硬 件设备 设计技 术	是一种实现将多种硬件模块（多台真实手 机、微型 PC机、工控机、电源、HUB、天 线、风扇、机箱等）进行集成设计，形成一 体化硬件设备的技术。该一体化硬件设备具 有安装部署便捷、网络连接稳定、硬件故障 率低、远程管理方便及节能等多项优势。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP
	基于 AOP范 式的移 动端应 用性能 数据采 集技术	该技术是基于 AOP范式和操作系统 Runtime 机制，直接针对关键点函数进行自动拦截处 理，实现仅需手动添加一行启动代码即可达 到对 APP全局性能监控的技术。该技术优势 在于实现了移动端 APP性能监测数据采集 时的低侵入、零感知模式，且对应用原先业 务处理流程无影响，可精准全面的采集 APP 运行时的各项性能指标数据。	自 主 研 发	Bonree SDK
	移动端 混合式 应用全 量网络 请求详 情数据 采集技 术	是一种解决传统技术方案中对移动端混合 式应用内因网络请求框架不一而导致网络 性能数据采集不全问题的技术。该技术可实 现移动端多种原生网络框架（Httpclient、 Httpconnection、OKHttp、NSURLConnection、 NSURLSeesion等）和多种 H5框架（Android Webview、腾讯 X5、Facebook Reactnative、 苹果 UIWebview、WKWebview等）下的网络 请求性能数据的全量采集，对 Android和 iOS 平台绝大多数版本具有良好的兼容性。	自 主 研 发	Bonree SDK
	券商 APP股 票实时 行情及 交易性 能数据 采集及 分析技 术	是一种采用主动式性能监测的模式，通过在 国内主要大城市部署大量真实手机监测设 备，并真实运行各大券商股票交易 APP，完 全通过黑盒的方式实现采集不同券商 APP 股票交易和行情性能数据的实时采集的技 术。该技术结合首创专利的 SQE指数和算法 对采集数据进行建模和分析，真实展现不同 券商 APP在不同区域的用户体验情况，帮助 券商客户实现自身和竞品情况的量化感知， 辅助进行快速问题定位和针对性优化。此技 术的特点在于无须券商任何配合，即可实现 多家券商 APP的用户体验感知和竞品分析 需求，目前已支持券商已超过 70家。	自 主 研 发	Bonree APP
服 务 端 及 We	全量业 务请求 端到端 全链路 追踪技	是一种通过对前端用户发起的所有业务请 求进行全链路自动标记和追踪，采集各个关 键处理节点的相关上下文数据，汇总分析后 形成从用户前端到服务后端的完整的端到 端全链路可视化追踪视图的技术。该技术的	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Browser、 Bonree Server
	术	特点在于无须客户对业务系统代码进行任 何改造，即可实现将业务系统中复杂的请求 处理过程以用户请求为中心串联起来，合并 形成一个完整全面的端到端调用链路追踪 视图，实现问题的快速追踪和定位。
	服务端 免配置 集成化 智能客 户端技 术	是一种自主研发服务端性能监测相关的实 现探针大规模自动化部署的智能探针技术， 该技术只需宿主机上一次安装集成化客户 端程序（SmartAgent），即可实现自动对宿主 机上所有目标应用进程进行自动识别和探 针部署、配置。整个过程无需用户任何手工 干预，帮助用户自动化完成探针部署和配 置。该技术不仅支持直接运行于宿主机的应 用进程监测，也支持运行于常见容器技术中 的应用进程监测，同时兼容多种主流操作系 统平台及 JDK版本。	自 主 研 发	Bonree Server
	多语言 应用性 能监测 探针技 术	该技术是一项复合技术，可以实现对 Java、.Net、.NetCore、php、python、Node.js 等多种开发语言开发的服务端应用系统程 序运行时的监测代码注入，从而实现对各种 语言开发服务端应用系统的被动式性能监 控。该技术的特点在于支持多语言和多平 台，对监测目标应用系统的业务代码零侵 入，可实现如应用性能监测等多种场景业务 需求。	自 主 研 发	Bonree Server
	服务端 应用性 能数据 采集与 综合分 析技术	是一种实现服务端应用运行过程中相关的 多层面性能数据采集与综合分析的技术。其 实现功能包括业务性能分析、数据库性能分 析、NoSQL性能分析、远程调用性能分析、 慢请求分析、错误请求分析、异常分析、全 栈快照获取，应用重启和环境变量改变事件 识别、容器运行时线程、内存、GC信息、 CPU占用、磁盘 IO、网络 IO、磁盘使用状 态、系统 TCP连接状态获取等。该技术的特 点在于融合多种监控功能于一体，使业务信 息、组件信息、容器信息、主机信息、网络 信息综合一体形成全景式性能监测。	自 主 研 发	Bonree Server
	服务端 应用逻 辑拓扑 结构自 动发现 技术	是一种通过对服务端应用各模块其 Web容 器之间的相互调用关系的实时监控，以及其 对关系型数据库、Nosql数据库、消息队列 等中间件及其他远程调用服务接口的调用 关系的实时采集，综合关联分析，从而自动 感知并构建复杂应用内部各个模块、组件之 间的调用依赖关系，进而形成全局的可视化 拓扑视图的技术。该技术的特点与优势在于 区别传统的拓扑结构监控方案，无须客户进 行任何的事先手动配置，即可自动发现应用 内部逻辑拓扑结构，帮助客户便捷的梳理复 杂应用系统的逻辑架构，实时可视化的定位 复杂拓扑中的故障节点。	自 主 研 发	Bonree Server
	Web应 用前端 页面性 能数据 采集技 术	此技术通过 JavaScript脚本实时获取 Web页 面加载过程中的所有相关性能和用户体验 数据，包括页面加载耗时、渲染耗时，首屏 时间、白屏时间，资源加载耗时、AJAX请求 及响应耗时，JavaScript脚本异常及 AJAX错 误、用户交互页面及操作轨迹等关键性能数 据。该技术适用于所有原生浏览器及其它内 置浏览器，其特点在于可获取 Web前端网 页面加载过程的性能和用户体验双方面数 据。	自 主 研 发	Bonree Browser、 Bonree SDK
	Web应 用前端 页面数 据采集 探针全 自动注 入技术	是一种通过服务端应用性能监测探针对前 端用户访问的 HTML页面进行监听和拦截， 并自动注入页面性能采集探针后再返回给 最终用户，达到自动加载 Web应用前端页 面数据采集探针目的的技术。该技术区别于 传统的手动植入探针的方案，结合服务端探 针相关技术，在服务端处理用户请求时将探 针全自动注入，从而帮助用户低成本、高效 部署全量网页的性能监测。	自 主 研 发	Bonree Browser、 Bonree Server
数 据 接 入 、 处 理 、 存 储 与 分 析 技 术 群	海量数 据大并 发实时 接入与 在线离 线处理 技术	是一种可实现日均累计百亿条量级的性能 监测原始数据的实时回收，并对此海量原始 数据实现复杂在线和离线分析计算，如协议 解析、噪点数据过滤、数据格式化、字段抽 取和转换，以及多维度统计分析等计算的技 术。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree SDK、 Bonree Browser、 Bonree Server
	海量时 序指标 数据分 布式计 算框架 技术	是一种可高度灵活配置数据处理规则的计 算框架技术，计算框架自身与数据的业务属 性解耦。可实现对海量流式时序数据规则的 灵活配置，无须编码即可帮助用户包括对原 始数据的格式化、指标抽取、转换等自定义 规则处理。该技术的特点在于可将原本复杂 的海量时序指标数据处理的大量编码工作， 转变为通过配置脚本的方式即可实现，大幅 降低了用户对于海量监测类指标数据的处 理成本，提升了效率。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree Server、 Bonree SDK、 Bonree Browser、 Bonree Ants
	PB 级 海量大 数据列 式压缩 存储及 响应式 分析技 术	是一种实现对 PB级时序数据的集中存储与 响应式分析的技术，其特点在于支持海量结 构化数据的按列编码压缩存储，可避免常见 存储组件存在数据膨胀的问题、支持灵活的 数据预聚合策略、及开放灵活的数据分析接 口等特性，实现多种数据的统一存储和分 析，并且具备分布式、高可用和可伸缩的特 点。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree SDK、 Bonree Browser、 Bonree Server、 Bonree Zues
	海量对 象型文 件数据 分布式 云存储 技术	是一种实现对海量对象型文件数据的分布 式云存储和索引服务的技术。该技术的特点 在于将用户海量对象型文件数据在写入时 自动合并或切分成指定大小的数据块进行 块式存储，并支持多数据副本和自动平衡等 机制保证数据的安全，支持多租户、无元数	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree SDK、 Bonree Server、Bonree Browser
		据存储节点、快速索引和读取等特性，性能 明显优于行业内其他同类技术方案。
	海量数 据响应 式分析 查询脚 本语言 技术	是一种自定义和实现的，灵活、简洁且功能 强大数据响应式分析规则描述脚本语言技 术。该自定义脚本语言语法规则兼容标准 SQL语法，并进行了扩充，支持多种管道命 令、多条件组合过滤、多种常用及高阶分析 函数等重要特性。该技术的特点是可将用户 复杂的大数据响应式在线分析逻辑规则通 过易编写、易理解的脚本语言进行描述，并 交于后台进行词法分析、语法分析后，自动 编排查询执行计划，并最终调用数据存储引 擎执行实现。整个过程用户只需要编写并调 试分析脚本，而不需要任何传统的编写复杂 程序代码，降低数据分析的难度和成本。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Server、Bonree Browser
AI 智 能 分 析 算 法 技 术 群	基于无 监督机 器学习 算法的 时序指 标数据 动态基 线智能 预测技 术	是一种基于机器学习技术，使用各 KPI指标 项真实历史数据作为预测模型训练样本，实 现对各监测 KPI指标项时间趋势进行智能预 测的技术。该技术根据被预测指标的过往一 段时间的历史数据，通过机器学习算法提取 指标的有效特征，选择相应的算法进行模型 训练，训练完成后将模型部署到在线生产环 境对该指标未来一段时间的波动趋势进行 预测，提前预判关键指标项的趋势变化，可 以预先对系统硬件及网络资源进行调度和 准备，防止服务异常或中断。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Browser Bonree Server
	服务端 应用程 序代码 执行性 能在线 智能分 析技术	是一种基于机器学习和代码执行堆栈跟踪 相关技术，形成对某业务请求处理过程代码 执行性能的精确在线分析结果的技术，包括 业务代码执行丰富堆栈分析、系统调用耗时 分析、方法 CPU耗时分析、线程死锁分析 等。该技术的特点在于无需客户对系统代码 进行事先的改造，通过自动学习分析最影响 性能的方法集合，可在生产环境下即时分析 系统级和用户级代码的性能瓶颈所在。	自 主 研 发	Bonree Server
	基于无 监督机 器学习 算法的 时序指 标数据 异常事 件检测 技术	是一种基于机器学习的技术，该技术通过对 各 KPI指标项的历史数据进行机器学习，从 而识别和提取该指标项的波动趋势特征，并 再结合如极值检测等相关算法对该指标新 产生的数据样本进行实时异常检测，如发现 新数据样本出现某种不符合预期的异常波 动趋势则自动生成事件并告知用户。该技术 的特点在于完全无需人工事先对海量的各 种类型 KPI指标项进行异常定义或配置，即 可自动对监控系统内的各 KPI指标进行全自 动的异常感知。	自 主 研 发	Bonree Server
	基于调 用链路 关系和 知识图	是一种基于 IT系统内部各服务组件间实时 调用关系，以及系统内部所有实体，如应用、 服务、实例、容器、主机等从属关系动态生 成 IT系统架构的知识图谱，从而对监控系	自 主 研 发	Bonree ONE
	谱技术 的 IT系 统故障 智能根 因分析 技术	统中产生的多个告警事件进行智能分析、关 联和溯源，并通过指标多维分析、启发式学 习及知识图谱等 AI相关算法技术，自动识 别多个告警事件中的源事件，并进一步定位 告警产生的根本原因，从而帮助用户完成故 障的快速定位和恢复，显著故障处置过程时 间和成本，减少业务损失。

（未完）