经营分析☆ ◇688229 博睿数据 更新日期：2024-04-17◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
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。
【2.主营构成分析】
截止日期:2022-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
───────────────────────────────────────────────
软件和信息技术服务业(行业) 1.16亿 100.00 7834.23万 100.00 67.31
───────────────────────────────────────────────
监测服务收入(产品) 7897.14万 67.85 5439.43万 69.43 68.88
软件销售及技术开发服务收入(产 2208.48万 18.98 1562.31万 19.94 70.74
品)
其他收入(产品) 957.21万 8.22 736.47万 9.40 76.94
系统集成收入(产品) 575.86万 4.95 96.01万 1.23 16.67
───────────────────────────────────────────────
境内(地区) 1.16亿 100.00 7834.23万 100.00 67.31
───────────────────────────────────────────────
线下(销售模式) 1.16亿 100.00 7834.23万 100.00 67.31
───────────────────────────────────────────────
截止日期:2021-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
───────────────────────────────────────────────
软件和信息技术服务业(行业) 1.33亿 100.00 8987.38万 100.00 67.52
───────────────────────────────────────────────
监测服务收入(产品) 8183.05万 61.48 5643.38万 62.79 68.96
软件销售及技术开发服务收入(产 2936.73万 22.06 2310.22万 25.71 78.67
品)
系统集成收入(产品) 1311.17万 9.85 453.60万 5.05 34.60
其他收入(产品) 879.84万 6.61 580.18万 6.46 65.94
───────────────────────────────────────────────
境内(地区) 1.33亿 99.93 8978.39万 99.90 67.50
境外(地区) 8.99万 0.07 8.99万 0.10 100.00
───────────────────────────────────────────────
线下(销售模式) 1.33亿 100.00 8987.38万 100.00 67.52
───────────────────────────────────────────────
截止日期:2020-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
───────────────────────────────────────────────
软件和信息技术服务业(行业) 1.39亿 100.00 1.08亿 100.00 77.77
───────────────────────────────────────────────
监测服务收入(产品) 8154.57万 58.73 6068.72万 56.20 74.42
软件销售收入(产品) 3969.14万 28.59 3701.47万 34.28 93.26
其他收入(产品) 891.08万 6.42 673.68万 6.24 75.60
系统集成收入(产品) 869.26万 6.26 354.03万 3.28 40.73
───────────────────────────────────────────────
境内(地区) 1.39亿 100.00 1.08亿 100.00 77.77
───────────────────────────────────────────────
截止日期:2019-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
───────────────────────────────────────────────
互联网(行业) 5621.39万 34.17 --- --- ---
金融(行业) 4309.89万 26.19 --- --- ---
制造业(行业) 2263.29万 13.76 --- --- ---
其他(行业) 1804.20万 10.97 --- --- ---
电信相关服务(行业) 1690.82万 10.28 --- --- ---
电商(行业) 764.00万 4.64 --- --- ---
其他(补充)(行业) 69.42 0.00 --- --- ---
───────────────────────────────────────────────
数字体验监测产品-Net(产品) 1.00亿 60.92 --- --- ---
应用发现跟踪和诊断产品-Server( 2944.23万 17.89 --- --- ---
产品)
数字体验监测产品-APP(产品) 1093.65万 6.65 --- --- ---
数字体验监测产品-SDK(产品) 647.37万 3.93 --- --- ---
网络性能监测产品-Reesii(产品) 607.05万 3.69 --- --- ---
其他(产品) 547.15万 3.33 --- --- ---
大数据分析产品-Ants(产品) 271.07万 1.65 --- --- ---
大数据分析产品-Zeus(产品) 260.92万 1.59 --- --- ---
数字体验监测产品-Browser(产品) 59.14万 0.36 --- --- ---
───────────────────────────────────────────────
华北(地区) 5847.69万 35.54 --- --- ---
华南(地区) 5500.84万 33.43 --- --- ---
华东(地区) 4416.92万 26.84 --- --- ---
其他(地区) 688.16万 4.18 --- --- ---
───────────────────────────────────────────────
监测服务-Net(业务) 9982.31万 60.67 --- --- ---
软件销售-Server(业务) 2806.33万 17.06 --- --- ---
其他(业务) 1228.37万 7.47 --- --- ---
软件销售-APP(业务) 640.05万 3.89 --- --- ---
系统集成-Reesii(业务) 552.41万 3.36 --- --- ---
监测服务-APP(业务) 453.60万 2.76 --- --- ---
软件销售-SDK(业务) 394.91万 2.40 --- --- ---
监测服务-Server(业务) 137.89万 0.84 --- --- ---
监测服务-SDK(业务) 103.24万 0.63 --- --- ---
软件销售-Reesii(业务) 54.64万 0.33 --- --- ---
软件销售-Browser(业务) 45.74万 0.28 --- --- ---
软件销售-Net(业务) 40.71万 0.25 --- --- ---
监测服务-Browser(业务) 13.40万 0.08 --- --- ---
───────────────────────────────────────────────
主动式业务-模拟用户监测产品-Ne 1.00亿 60.92 --- --- ---
t(其他)
被动式业务-应用发现跟踪诊断产 2944.23万 17.89 --- --- ---
品-Server(其他)
其他(其他) 1686.19万 10.25 --- --- ---
主动式业务-模拟用户监测产品-AP 1093.65万 6.65 --- --- ---
P(其他)
被动式业务-真实用户监测产品-SD 647.37万 3.93 --- --- ---
K(其他)
被动式业务-真实用户监测产品-Br 59.14万 0.36 --- --- ---
owser(其他)
───────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2022-12-31
前5大客户共销售0.30亿元，占营业收入的26.13%
┌───────────────────────┬──────────┬──────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼──────────┼──────────┤
│客户1 │ 1481.75│ 12.73│
│客户2 │ 482.23│ 4.14│
│客户3 │ 381.95│ 3.28│
│客户4 │ 362.47│ 3.11│
│客户5 │ 333.88│ 2.87│
│合计 │ 3042.28│ 26.13│
└───────────────────────┴──────────┴──────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2022-12-31
前5大供应商共采购0.13亿元，占总采购额的34.34%
┌───────────────────────┬──────────┬──────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼──────────┼──────────┤
│供应商1 │ 381.98│ 10.04│
│供应商2 │ 289.37│ 7.61│
│供应商3 │ 224.61│ 5.90│
│供应商4 │ 217.46│ 5.72│
│供应商5 │ 192.93│ 5.07│
│合计 │ 1306.36│ 34.34│
└───────────────────────┴──────────┴──────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2023-06-30
●发展回顾:
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（BC
M）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AP
M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》，202
2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
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。
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：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。
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27项，已获得软件著作权119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，持续打磨和迭代新一代端到端
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。
四、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AP
M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：
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