博睿数据:首次公开发行股票并在科创板上市招股意向书

来源:巨灵信息 2020-07-28 00:00:00
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本次股票发行后拟在科创板市场上市,该市场具有较高的投资风险。科创板公司具有研发投入大、经营风险高、业绩不稳定、退市风险高等特点,投资者面临较大的市场风险。投资者应充分了解科创板市场的投资风险及本公司所披露的风险因素,审慎作出投资决定。
    
    北京博睿宏远数据科技股份有限公司
    
    Bonree Data Technology Co., Ltd.(注册地址:北京市东城区东中街46号4层)首次公开发行股票并在科创板上市
    
    招股意向书
    
    保荐机构(联席主承销商)
    
    (福建省福州市湖东路268号)
    
    联席主承销商
    
    (中国(上海)自由贸易试验区商城路618号)
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    发行人声明
    
    中国证监会、交易所对本次发行所作的任何决定或意见,均不表明其对注册申请文件及所披露信息的真实性、准确性、完整性作出保证,也不表明其对发行人的盈利能力、投资价值或者对投资者的收益作出实质性判断或保证。任何与之相反的声明均属虚假不实陈述。
    
    根据《证券法》的规定,股票依法发行后,发行人经营与收益的变化,由发行人自行负责;投资者自主判断发行人的投资价值,自主作出投资决策,自行承担股票依法发行后因发行人经营与收益变化或者股票价格变动引致的投资风险。
    
    发行人及全体董事、监事、高级管理人员承诺招股意向书及其他信息披露资料不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏,并对其真实性、准确性、完整性承担个别和连带的法律责任。
    
    发行人控股股东、实际控制人承诺本招股意向书不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏,并对其真实性、准确性、完整性承担个别和连带的法律责任。
    
    公司负责人和主管会计工作的负责人、会计机构负责人保证招股意向书中财务会计资料真实、完整。
    
    发行人及全体董事、监事、高级管理人员、发行人的控股股东、实际控制人以及保荐人、承销的证券公司承诺因发行人招股意向书及其他信息披露资料有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏,致使投资者在证券发行和交易中遭受损失的,将依法赔偿投资者损失。
    
    保荐人及证券服务机构承诺因其为发行人本次公开发行制作、出具的文件有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏,给投资者造成损失的,将依法赔偿投资者损失。
    
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    发行概况
    
    发行股票类型: 人民币普通股(A股)
    
    发行股数: 本次发行1,110万股,占发行完成后公司总股本的比例为25%,
    
    且不进行股东公开发售股份。
    
    每股面值: 人民币1.00元
    
    每股发行价格: 人民币【】元
    
    预计发行日期: 2020年8月5日
    
    拟上市证券交易所及板块: 上海证券交易所科创板
    
    发行后总股本: 4,440万股
    
    保荐机构(联席主承销商):兴业证券股份有限公司
    
    联席主承销商: 国泰君安证券股份有限公司
    
    招股意向书签署日期: 2020年7月28日
    
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    重大事项提示
    
    本公司特别提请投资者认真阅读本招股意向书全文,投资者作出投资决策前,并特别注意下列重大事项提示:
    
    一、本次发行相关主体作出的重要承诺
    
    本公司提示投资者认真阅读本公司、股东、董事、监事、高级管理人员、核心技术人员以及本次发行的保荐人及证券服务机构等作出的重要承诺,具体承诺事项请参见本招股意向书“第十节 投资者保护”之“四、本次发行相关机构或人员的重要承诺”。
    
    二、特别提醒投资者关注“风险因素”中的下列风险
    
    (一)主动式业务收入增长乏力、被动式业务发展未达预期的风险
    
    发行人是一家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APM厂商。按照监测技术划分,发行人的应用性能监测业务可分为主动式业务和被动式业务,其中以主动式业务为主,报告期内主动式业务收入占公司收入总金额的比重分别为86.74%、79.61%及67.56%,占比较高。
    
    1、主动式业务收入增长乏力
    
    报告期各年度,公司主动式业务收入金额分别为11,285.72万元、12,196.13万元及11,116.67万元,收入金额较为稳定,增长乏力。
    
    公司主动式业务包括Bonree Net、Bonree APP两款产品,通过采集并分析模拟用户在使用网页、APP等应用时的性能数据,帮助客户诊断和优化前端应用的用户体验。其中Bonree Net产品可分为PC端和移动端,Bonree APP为移动端产品。
    
    公司在主动式业务开展过程中,可能存在如下风险:
    
    (1)PC端收入下滑的风险博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    发行人主动式业务收入以Bonree Net的PC端监测服务收入为主,报告期各年度,Bonree Net的PC端监测服务收入金额分别为9,139.56万元、9,351.22万元及 7,512.63 万元,占主动式业务收入金额的比重分别为 80.98%、76.67%及67.58%。PC端监测服务收入金额2017年至2018年较为稳定,2019年有所下降。此外,报告期内,Bonree Net的PC端监测服务的单价分别为0.0189元/次、0.0142元/次及0.0125元/次,逐年下降,毛利率亦呈下降趋势。
    
    发行人以Bonree Net的PC端监测服务产品起家,该产品一直为发行人最主要的收入来源。发展初期由于互联网、CDN 与云服务客户更易接受主动式监测技术,因此公司收入大部分来自于大中型互联网、CDN 与云服务公司。近年来由于 CDN 与云服务行业整合,以及部分互联网公司因自身问题进行业务调整,来自上述行业的收入金额开始出现下滑。与此同时,传统行业的数字化转型进程逐步开启,但由于传统行业客户自身信息化水平较低,数字化转型进程较为缓慢,需要较长时间的行业渗透和客户培育。若公司在PC端监测服务客户的开发培育方面未能达到预期,则可能导致PC端监测需求增长乏力、现有客户采购金额增速放缓、新增客户贡献率不足、整体销售单价及毛利率继续下降的可能性,公司将面临PC端监测服务收入进一步下降的风险,对公司的持续盈利能力造成不利影响。
    
    (2)移动端收入增速下降的风险
    
    报告期内,公司的主动式业务中,移动端业务收入金额分别为2,069.12万元、2,759.53万元及3,563.34万元,增速分别为33.37%、29.13%,呈快速增长趋势。
    
    由于市面上的各类移动APP应用极其多样化,且技术更新迭代频繁,导致APP 应用的监控产品相应具有较高的技术复杂度,监测技术需兼容原生型、H5型以及混合型等各类APP技术框架,Android和iOS两大操作系统,各类手机品牌及型号等。若发行人不能在移动监测技术上持续突破,不能紧跟各类APP应用技术的迭代速度,则可能存在因为无法满足客户需求而错失移动端监测领域的市场发展机遇,进而导致主动式移动端业务增速下降的风险。
    
    (3)会员稳定性不足的风险博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    公司的主动式业务主要由公司通过部署在各地的骨干网监测节点和会员监测节点执行监测任务达到为客户提供监测服务的目的,其中会员监测是主要方式。
    
    公司自设立以来,持续不断地进行会员招募并根据市场需求部署监测节点。各类型会员数量、会员监测节点和骨干网监测节点的规模越大,部署的范围越广,涉及的运营商类型、设备类型等越多样化,越能满足客户的监测需求,越有利于公司主动式业务的拓展。报告期各年度,发行人会员监测节点数量(即当月有执行监测任务的终端监测点的月度加权平均数)分别为 50,226 个、59,554 个及63,872个,呈逐年上升趋势。
    
    与会员监测点数量相比,骨干网监测点数量规模相对较小。报告期内,公司骨干网监测点数量分别为981个、792个及682个,呈逐年下降趋势,主要系公司随客户监测需求下降而主动调整所致。公司通过服务器托管和虚拟机租赁等方式部署骨干网监测点,节点数量可随客户需求变动情况及时调整。
    
    公司目前的会员以个人散点积分会员为主,辅以渠道会员和直付会员。个人散点积分会员又以睿思会员为主,报告期各年度睿思会员活跃度分别为27.53%、26.80%、25.93%,略有下降。会员的稳定性受公司监测任务量的大小、计费规则、任务执行便捷度、会员管理政策等诸多因素的影响,一旦出现无法满足会员需求时,可能导致出现会员活跃度下降甚至大量流失的情况,造成客户配置的监测任务没有足够的监测点执行,进而影响公司监测服务质量,导致客户流失,且无法进一步拓展业务。因此,公司面临会员稳定性不足的风险。
    
    2、被动式业务发展未达预期的风险
    
    报告期各年度,公司被动式业务收入金额分别为1,281.63万元、2,617.52万元和3,650.73万元,呈逐年快速增长趋势,但收入占比仍较低,分别为9.85%、17.09%、22.19%。
    
    被动式产品包括监控前端APP、网页等应用的真实用户监测产品(即BonreeSDK、Bonree Browser)和监控后端服务器应用的应用发现跟踪诊断产品(即Bonree Server)。
    
    (1)应用发现跟踪诊断产品技术更新未能持续适应市场需求的风险博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    报告期内,应用发现跟踪诊断产品收入分别为501.91万元、1,729.80万元、2,944.23 万元,呈快速增长趋势,且该产品收入占被动式产品收入的比例较高,2019年度已达到80.65%,是被动式产品收入的主要来源。
    
    该产品可通过在客户服务器应用中植入采集性能数据的探针程序,监控后端服务器应用响应前端请求过程中的性能情况。只要企业通过IT系统开展生产经营活动,就可能存在服务器监控需求,即是发行人的潜在客户。
    
    目前,该产品的下游客户以互联网及软件企业、金融企业为主。客户对发行人产品的需求是循序渐进的过程,一般会先小规模采购并部署一批 Server 探针产品,后续根据产品的使用情况及自身业务开展情况,持续进行采购和部署,且随着客户业务数据量规模上升,其服务器数量亦会扩增,对于 Server 探针的数量需求也将随之增长。
    
    物理服务器上的系统软件架构日新月异,从早期的物理机,发展到虚拟机技术,再到当下已被广泛应用的容器技术;软件的开发语言也从原来以C、C++为主,逐渐演化到现在以Java、.net为主;中间件的种类及技术版本也在不断迭代更新。如果发行人针对服务器应用的数据采集技术无法快速匹配以上主流技术的发展速度,无法适应新技术栈的快速更迭,则有可能因为无法持续适应市场需求变化而影响产品的业务规模和增长速度。
    
    (2)真实用户监测产品发展未达预期的风险
    
    报告期内,真实用户监测产品收入分别为779.72万元、887.71万元、706.51万元,收入规模较为稳定,且占被动式产品收入的比例较低。
    
    该等产品需在客户前端APP应用、网页应用中植入采集性能数据的探针程序,并与客户前端应用一同运行,可能会对应用的响应时间或终端用户体验造成一定影响,因此,客户对该等产品稳定性要求较高,对该等产品存在一个逐渐试用并接受的过程,需长期进行客户培育,且持续进行技术的迭代更新。若公司未能通过持续提升自身产品技术,或未能通过市场推广途径,更好地提高客户接受度,则公司可能面临该等产品发展未达预期的风险。
    
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    (二)市场竞争加剧的风险
    
    由于互联网行业客户的信息化水平较高,且对新兴技术的接受速度快,APM产品最先从互联网行业开始渗透,经过多年发展,市场竞争已相对充分。互联网行业客户以主动式产品及服务为主,发行人在该领域内的主要竞争对手是基调网络。报告期内,公司互联网行业的收入及占比逐年下降,互联网行业目前已度过高速发展阶段,未来,APM厂商在该行业内的市场竞争将更加激烈。
    
    目前,互联网行业仍然为公司第一大收入来源行业。若未来发行人无法稳固现有主要互联网客户,或未能在激烈的市场竞争中形成优势,则可能面临互联网客户流失,互联网行业收入进一步下滑的风险。
    
    同时,随着传统企业的数字化转型进程加速,国内APM厂商纷纷涌入金融、能源、航空、汽车、制造业等传统行业,大力开拓市场,抢占客户资源。APM行业发展早期,由于国外厂商技术水平较高,金融、能源等传统行业大多以Dynatrace 等国外知名厂商为主,随着国内厂商在技术实力方面的不断追赶,现在已逐渐向国内厂商倾斜。因此,在传统行业的市场开拓方面,发行人将面临来自于国外知名厂商和本土厂商的竞争压力。若发行人对于传统行业的开拓效果未达预期,则有可能错失传统行业市场机遇,在与主流APM厂商的市场竞争中处于不利地位。
    
    (三)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。
    
    报告期内各年度,公司第四季度收入金额分别为3,610.45万元、5,663.10万元及6,628.95万元,占全年收入金额的比例分别为27.75%、36.97%及40.29%,占比相对较高。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。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    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。
    
    (四)应收账款发生坏账的风险
    
    公司2017年末、2018年末及2019年末,应收账款账面价值分别为4,041.33万元、5,871.37万元及6,565.74万元,占总资产的比重分别为29.98%、30.19%及27.79%,应收账款余额占当期营业收入的比重分别为33.03%、41.05%、43.40%。报告期各期末,公司应收账款坏账准备的金额分别为255.59万元、417.14万元及575.49万元,呈逐年上升趋势。公司业务规模不断扩大,营业收入尤其是软件销售收入持续增长,而软件销售收入在第四季度确认的情况较多,形成期末应收账款的金额较大,导致公司应收账款金额及坏账准备金额逐年增加。
    
    公司期末应收账款金额较大,若公司未能在实际运营中对应收账款进行有效管理,或因宏观经济形势、行业发展前景等因素发生变化,或客户经营状况发生重大困难,则公司可能面临应收账款无法收回而发生坏账的风险,进而对公司的经营业绩及现金流产生不利影响。
    
    (五)实际控制人控制的发行人表决权比例较高,存在表决权集中的风险
    
    本次发行前,公司总股本为 3,330.00 万股,实际控制人李凯直接持有公司30.83%的股份,同时通过持有北京佳合兴利投资中心(有限合伙)财产份额间接持有公司0.88%的股份,合计持股比例为31.71%。
    
    公司股东冯云彪、孟曦东分别直接持有公司506.43万股股份、470.661万股股份,冯云彪、孟曦东已与李凯签署《一致行动协议书》,约定与李凯保持一致行动并在出现不一致的表决意见时以李凯意见为准。公司股东佳合兴利持有公司165万股股份,佳合兴利系李凯控制的其他企业。公司股东元亨利汇持有公司165万股股份,系李凯一致行动人冯云彪、孟曦东共同控制的企业,与李凯亦存在一致行动关系。
    
    李凯基于其合计持有的发行人股份、对佳合兴利的控制关系及与冯云彪、孟曦东、元亨利汇间的一致行动关系能够控制发行人合计2,333.718万股股份的表决权,占本次发行前发行人全体股东所持表决权的 70.08%;若本次拟公开发行博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书1,110万股,则本次发行后至《一致行动协议书》有效期内(至上市之日起36个月),李凯仍能够控制发行人合计52.56%的表决权。
    
    实际控制人控制的发行人表决权比例较高,公司表决权集中,可能发生实际控制人利用其控制的表决权通过董事会、股东大会做出对自己有利,但有损其他股东或上市公司利益的行为,存在表决权集中的风险。
    
    三、新型冠状病毒肺炎疫情对公司生产经营和财务状况的影响
    
    2020年1月,我国爆发新型冠状病毒肺炎重大传染疫情,虽然发行人主营业务为应用性能管理(APM),属软件和信息技术服务业,非受疫情直接影响的行业,但受各地政府管控措施及疫情的整体影响,发行人及其客户、供应商的复工复产进度有所延后。
    
    销售方面,由于新冠疫情导致春节假期后发行人客户延期复工及交替复工,加上复工后仍存在交通管制及隔离措施等限制,客户制定采购方案、询价、确定供应商、合同签署等活动延缓,已有订单或合同履行时存在公司人员无法进入客户办公场所进行部署安装调试的问题,导致产品交付、验收有所延迟,同时客户付款流程也存在滞后的现象。采购方面,会员监测数据采集活动、会员管理活动等为线上模式,受疫情影响较小;疫情期间公司原服务器托管商及虚拟机服务提供商可继续正常提供相关服务,且公司未大量新增或变动网络资源采购需求;电子设备、办公设备及耗材等市场供应充足。研发方面,研发人员可在家远程访问公司软件开发环境,同时通过企业微信、视频会议系统等方式沟通交流,实现研发人员远程进行项目研发,受疫情影响较小。
    
    公司于2月上旬开始部分复工,开工率逐步上升;2月下旬,通过现场及远程方式,公司的复工率达到70%;3月9日以后,除武汉研发中心外,公司已实现全员复工。武汉研发中心员工采取居家办公方式开展工作,伴随武汉封城结束,武汉研发中心开始恢复办公。
    
    受疫情影响,公司2020年一季度营业收入及净利润较上年同期均有所下降,伴随着国内疫情的缓和,2020年上半年公司营业收入预计可进一步恢复。此外,由于公司收入具有一定的季节性,下半年特别是第四季度收入占比较高,根据新博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书冠肺炎疫情目前的形势,在疫情不发生反复的情况下,预计公司未来相关经营指标将不会发生重大变化。
    
    关于新型冠状病毒肺炎疫情对公司生产经营和财务状况影响的具体内容,参见本招股意向书“第八节 财务会计信息与管理层分析”之“十四/(一)/2、新型冠状病毒肺炎疫情对公司生产经营和财务状况的影响”。
    
    四、财务报告审计截止日后的主要财务信息和经营状况
    
    发行人财务报告审计截止日为2019年12月31日,发行人2020年一季度相关财务信息未经审计,但已经立信会计师事务所(普通特殊合伙)审阅。经审阅,公司2020年1-3月实现营业收入2,866.35万元,较去年同期下降7.98%;实现归属于母公司股东的净利润353.43万元,较去年同期下降51.11%。
    
    财务报告审计截止日至本招股意向书签署日,发行人主要经营状况正常,主要产品的销售情况、采购情况、研发情况、主要客户及供应商的构成情况、税收政策以及其他可能影响投资者判断的重大事项未发生重大变化。
    
    关于公司财务报告审计截止日后的主要财务信息和经营状况的具体内容,参见本招股意向书“第八节 财务会计信息与管理层分析”之“十四/(一)/1、2020年一季度经审阅财务信息及半年度业绩预计情况”。
    
    五、2020 年上半年业绩预告情况
    
    结合新冠肺炎疫情目前的控制情况及公司实际经营情况,经初步测算,公司预计2020年上半年实现营业收入在6,800万元至7,880万元之间,较去年同期变动幅度为-5.05%至10.03%;预计实现归属于母公司股东的净利润在1,790.00万元至2,460.00万元之间,较去年同期变动-15.99%至15.46%。
    
    上述2020年半年度财务数据仅为公司初步预测数据,未经会计师审计或审阅,且不构成盈利预测。
    
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    目 录
    
    发行人声明...................................................................................................................1
    
    发行概况.......................................................................................................................2
    
    重大事项提示...............................................................................................................3
    
    一、本次发行相关主体作出的重要承诺................................................................3
    
    二、特别提醒投资者关注“风险因素”中的下列风险........................................3
    
    三、新型冠状病毒肺炎疫情对公司生产经营和财务状况的影响........................9
    
    四、财务报告审计截止日后的主要财务信息和经营状况..................................10
    
    五、2020 年上半年业绩预告情况........................................................................10
    
    目 录.........................................................................................................................11
    
    第一节 释 义.........................................................................................................16
    
    第二节 概 览.........................................................................................................23
    
    一、发行人及本次发行的中介机构基本情况......................................................23
    
    二、本次发行概况..................................................................................................23
    
    三、发行人的主要财务数据和财务指标..............................................................25
    
    四、发行人的主营业务经营情况..........................................................................25
    
    五、发行人技术先进性、模式创新性、研发技术产业化情况以及未来发展战略
    
    ..................................................................................................................................27
    
    六、发行人选择的具体上市标准..........................................................................29
    
    七、发行人公司治理特殊安排等重要事项..........................................................29
    
    八、募集资金用途..................................................................................................29
    
    第三节 本次发行概况.............................................................................................31
    
    一、本次发行的基本情况......................................................................................31
    
    二、本次发行有关中介机构..................................................................................32
    
    三、与本次发行上市有关的重要日期..................................................................34
    
    第四节 风险因素.....................................................................................................35
    
    一、技术风险..........................................................................................................35
    
    二、经营风险..........................................................................................................36
    
    三、内控风险..........................................................................................................40
    
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    四、财务风险..........................................................................................................41
    
    五、实际控制人控制的发行人表决权比例较高,存在表决权集中的风险......42
    
    六、募集资金投资项目风险..................................................................................43
    
    七、发行失败风险..................................................................................................43
    
    八、股价波动风险..................................................................................................43
    
    第五节 发行人基本情况.........................................................................................44
    
    一、发行人基本情况..............................................................................................44
    
    二、发行人设立情况、股本和股东的变化情况..................................................44
    
    三、发行人报告期内的重大资产重组情况..........................................................49
    
    四、发行人在其他证券市场的上市/挂牌情况.....................................................49
    
    五、发行人股权结构和组织结构..........................................................................49
    
    六、发行人控股子公司、参股公司情况..............................................................50
    
    七、持有公司5%以上股份的主要股东及实际控制人的基本情况....................51
    
    八、发行人有关股本的情况..................................................................................53
    
    九、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员简要情况..............................56
    
    十、董事、监事、高级管理人员与核心技术人员签署的协议及履行情况,所持
    
    股份被质押、冻结或发生诉讼纠纷的情况..........................................................64
    
    十一、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员最近两年的变动情况......64
    
    十二、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员与发行人及其业务相关的对
    
    外投资情况..............................................................................................................65
    
    十三、董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属持有公司股份的
    
    情况..........................................................................................................................65
    
    十四、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬情况..........................66
    
    十五、公司已经制定或实施的股权激励及相关安排..........................................68
    
    十六、公司员工情况..............................................................................................68
    
    第六节 业务与技术.................................................................................................70
    
    一、发行人主营业务和主要产品基本情况..........................................................70
    
    二、发行人所处行业的基本情况........................................................................104
    
    三、公司所处行业竞争格局与市场化程度........................................................125
    
    四、公司销售与采购的具体情况........................................................................158
    
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    五、发行人主要固定资产及无形资产情况........................................................176
    
    六、公司业务经营许可情况................................................................................182
    
    七、发行人核心技术情况....................................................................................183
    
    八、研发情况........................................................................................................217
    
    九、发行人境外生产情况....................................................................................226
    
    第七节 公司治理与独立性...................................................................................227
    
    一、股东大会、董事会、监事会、独立董事、董事会秘书及专业委员会运行及
    
    人员履职情况........................................................................................................227
    
    二、公司特别表决权股份或类似安排的情况....................................................231
    
    三、公司协议控制架构的情况............................................................................231
    
    四、公司管理层对内部控制的自我评估意见及会计师对内部控制的鉴证意见
    
    ................................................................................................................................231
    
    五、公司报告期内违法违规行为情况................................................................231
    
    六、公司报告期内资金占用和对外担保情况....................................................232
    
    七、公司独立运营情况........................................................................................232
    
    八、主营业务、控制权、管理团队和核心技术人员稳定................................233
    
    九、其他对公司持续经营有重大影响的事项....................................................234
    
    十、同业竞争........................................................................................................234
    
    十一、关联方及关联关系....................................................................................234
    
    十二、关联交易情况............................................................................................237
    
    第八节 财务会计信息与管理层分析...................................................................240
    
    一、影响发行人未来盈利(经营)能力或财务状况的主要因素及相关财务或非
    
    财务指标分析........................................................................................................240
    
    二、分部信息........................................................................................................243
    
    三、财务报表........................................................................................................244
    
    四、审计意见及关键审计事项............................................................................251
    
    五、合并财务报表的编制基础、合并范围及变化情况....................................252
    
    六、主要会计政策和会计估计............................................................................253
    
    七、非经常性损益................................................................................................280
    
    八、公司报告期内的相关税收情况....................................................................280
    
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    九、报告期内发行人主要财务指标....................................................................282
    
    十、经营成果分析................................................................................................284
    
    十一、资产质量分析............................................................................................317
    
    十二、偿债能力、流动性与持续经营能力分析................................................326
    
    十三、报告期内的重大投资或资本性支出、重大资产业务重组或股权收购合并
    
    等事项....................................................................................................................335
    
    十四、资产负债表日后事项、或有事项及其他重要事项................................335
    
    十五、盈利预测报告披露情况............................................................................339
    
    第九节 募集资金运用与未来发展规划...............................................................340
    
    一、募集资金运用的基本情况............................................................................340
    
    二、募集资金使用管理制度................................................................................341
    
    三、募集资金重点投向科技创新领域的情况....................................................341
    
    四、募集资金投资项目简介................................................................................341
    
    五、募集资金投资项目与发行人现有业务、核心技术的关系........................360
    
    六、公司未来发展战略规划................................................................................361
    
    第十节 投资者保护...............................................................................................368
    
    一、投资者关系的主要安排................................................................................368
    
    二、发行后的股利分配政策和决策程序............................................................368
    
    三、股东投票机制的建立情况............................................................................373
    
    四、本次发行相关机构或人员的重要承诺........................................................375
    
    第十一节 其他重要事项.......................................................................................395
    
    一、重大合同........................................................................................................395
    
    二、对外担保情况................................................................................................396
    
    三、对发行人产生较大影响的诉讼或仲裁事项................................................396
    
    四、涉及重要关联方的重大诉讼或仲裁事项....................................................396
    
    五、发行人董事、监事、高级管理人员与核心技术人员最近3年涉及行政处罚、
    
    被司法机关立案侦查、被中国证监会立案调查情况........................................396
    
    六、发行人控股股东、实际控制人报告期内的重大违法情况........................396
    
    第十二节 董事、监事、高级管理人员及中介机构声明...................................397
    
    一、发行人全体董事、监事、高级管理人员声明............................................397
    
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    二、发行人控股股东、实际控制人及其一致行动人声明................................398
    
    三、保荐机构(主承销商)声明........................................................................399
    
    保荐机构(主承销商)董事长声明................................................................400
    
    保荐机构(主承销商)总经理声明................................................................401
    
    四、联席主承销商声明........................................................................................402
    
    五、发行人律师声明............................................................................................403
    
    六、审计机构声明................................................................................................404
    
    七、资产评估机构声明........................................................................................405
    
    八、验资机构声明................................................................................................406
    
    附 件.......................................................................................................................407
    
    一、附件................................................................................................................407
    
    二、附件的查阅....................................................................................................407
    
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    第一节 释 义
    
    在本招股意向书中,除非另有说明,下列词汇具有如下含义:一、普通术语
    
                      博睿、博睿数据、股
                      份公司、本公司、公   指    北京博睿宏远数据科技股份有限公司
                      司、发行人
                      博睿有限             指    北京博睿宏远科技发展有限公司,系发行人前身
                      上海贝睿             指    上海贝睿网络科技有限公司,系发行人全资子公司,现已
              注销
                      北京分公司           指    北京博睿宏远数据科技股份有限公司北京分公司,现已注
              销
                      上海分公司           指    北京博睿宏远数据科技股份有限公司上海分公司
                      佳合兴利             指    北京佳合兴利投资中心(有限合伙),系发行人股东
                      元亨利汇             指    北京元亨利汇投资中心(有限合伙),系发行人股东
                      苏商基金             指    苏州苏商联合产业投资合伙企业(有限合伙)
                      金浦欣成             指    上海金浦欣成投资管理有限公司,系发行人股东苏商基金
              的普通合伙人/基金管理人
                      实际控制人、控股股   指    李凯
                      东
                      实际控制人一致行     指    冯云彪、孟曦东
                      动人
                      侯健康等8位自然      指    侯健康、王利民、吴华鹏、焦若雷、李晓宇、许文彬、顾
                      人股东                      慧翔、刘小玮,系发行人自然人股东
                      《公司章程》         指    《北京博睿宏远数据科技股份有限公司章程》
                      《公司章程(草案)》 指    《北京博睿宏远数据科技股份有限公司章程(草案)》
                      《公司法》           指    《中华人民共和国公司法》
                      《证券法》           指    《中华人民共和国证券法》
                      中国证监会           指    中国证券监督管理委员会
                      上交所               指    上海证券交易所
                      保荐机构、保荐人、
                      联席主承销商、兴业   指    兴业证券股份有限公司
                      证券
                      联席主承销商、国泰   指    国泰君安证券股份有限公司
                      君安
                      发行人会计师、立信   指    立信会计师事务所(特殊普通合伙)
                      所
                      发行人律师、律师     指    北京市康达律师事务所
    
    
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                      基调网络             指    北京基调网络股份有限公司
                      蓝海讯通             指    北京蓝海讯通科技股份有限公司
                      云智慧               指    云智慧(北京)科技有限公司
                      飞思达科技           指    飞思达科技控股有限公司
                      AppDynamics          指    AppDynamics,Inc.
                      Dynatrace             指    Dynatrace,Inc.
                      New Relic             指    NewRelic,Inc.
                      Datadog               指    Datadog,Inc.
                      本次发行             指    发行人本次发行1,110万股A股的行为
                      报告期               指    2017年、2018年及2019年
                      报告期各期末         指    2017年12月31日、2018年12月31日、2019年12月31
             日
                      A股                  指    每股面值1.00元人民币之普通股
                      元/万元               指    人民币元/人民币万元
    
    
    二、专业术语
    
                     应用性能管理、             应用性能管理(Application   Performance Management &
                     APM                指    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
             信息系统运维管理(IT OperationalManagement),采用专业
                     IT运维管理、ITOM   指    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
                     主动式监测技术、           一种通过布局广泛的分布式监测网络,采集模拟用户样本性
                     主动式数据采集技    指    能数据的监测手段
                     术
                     被动式监测技术、           一种通过探针植入的方式,采集真实用户的性能数据的监测
                     被动式数据采集技    指    手段
                     术
             采用主动式数据采集技术,通过布局广泛的分布式监测网
                     模拟用户监测        指    络,采集会员监测设备、发行人监测服务器的样本性能数据,
             分析前端网页、APP等应用的性能状况
             采用被动式数据采集技术,通过探针植入的方式,采集网页、
                     真实用户监测        指    APP 等应用实际用户的性能数据,分析前端网页、APP 等
             应用的性能状况
             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
                     数字化转型          指    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
    
    
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             高产业效率
                     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
             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
                     数字经济             指    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
                     机器学习             指    研究怎样使用计算机真实实时地模拟人类学习活动方式的
             科学,是人工智能中最前沿、最具智能特征的研究领域之一。
             基线是指在正常情况下,业务系统或客户端执行操作的行为
             习惯。当有新的业务加入,或者当前业务有更新,就会导致
                     动态基线             指    其基线发生变化,而此时动态基线可以智能识别到业务的升
             级或变化,同时动态地调整基线自身,以适应用户业务环境
             的变化
             是一种在复杂的应用环境下,精确定位并判断网络、移动端、
                     全栈溯源             指    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
                     DPL                 指    发行人自行定义的数据分析脚本语言
                     Gartner              指    高德纳咨询公司(GartnerGroup),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系统排故时间       指    又称为平均恢复时间,描述产品由故障状态转为工作状态时
             所耗用修理时间的平均值
                     数字体验监测、             数字体验监测(Digital Experience Monitoring)产品,是前
                     DEM                指    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           应用发现跟踪和诊断(Application Discovery,Tracing and
                     断、ADTD           指    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(Artificial Intelligence for IT Operations),将人工
                     智能运维、AIOps     指    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
             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
                     报文                 指    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
             端口镜像功能通过在交换机或路由器上,将一个或多个源端
                     旁路镜像网络报文           口的数据流量转发到某个指定端口来实现对网络的监听,该
                     分析技术             指    指定端口则称之为镜像端口。旁路镜像网络报文分析技术指
             通过交换机等网络设备的端口镜像功能来实现网络分析,在
             此模式下,设备只需要连接到交换机的指定镜像端口,不影
    
    
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             响网络通讯
             网络性能监测(Network PerformanceManagement&
                     网络性能监测、       指    Monitoring),又可称为网络性能管理,利用包数据、流数据
                     NPM                      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
                     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
             一种大数据处理技术,用于处理连续数据流,不同于传统的
                     在线流式处理         指    数据加工遵循日清日毕模式,流式处理能在收到数据短时间
             内快速检测出异常条件,监测时间从几毫秒到几分钟不等
             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
                     列式压缩存储         指    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
             互联网数据中心(Internet DataCenter),利用已有的互联网
                     IDC                 指    通信线路、带宽资源,建立标准化的电信专业级机房环境,
             提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的服务
             内容分发加速网络业务(Content DeliveryNetwork),通过
             在现有的互联网中增加一层新的网络架构,将网站的内容发
                     CDN                指    布到最接近用户的网络边缘,使用户可以就近取得所需的内
             容,改善网络传输速度,解决互联网络拥挤状况,从技术上
             解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等原因
             所造成的用户访问网站响应速度慢的问题
             客户自行采购主机服务器,并将其放置在数据中心的机房,
                     主机托管、IDC托     指    这种方式可以节省高昂的专线及网络设备费用,同时享有数
                     管                         据中心充足的网络带宽资源、电信级高标准的机房设备、环
             境及服务,并具有独立IP地址
             探针是一段代码(或者说一类简易程序),嵌入在关键节点、
                     探针技术             指    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
                     交换机               指    是一种在通信系统中完成信息交换功能的设备,它应用在数
             据链路层
             也称伺服器,是提供计算服务的设备,其构成包括处理器、
                     服务器               指    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
             即“最后一公里”终端用户体验,网站终端用户在访问网站
                     LastMile             指    时,对网络访问速度、网站响应速度、网页设计以及人机交
             互等感知认识
                     DNS                 指    Domain Name System,域名系统,互联网上作为域名和IP
             地址相互映射的一个分布式数据库,能够使用户更方便的访
    
    
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             问互联网,而不用去记忆能够被机器直接读取的IP数串
             个人计算机,由硬件系统和软件系统组成,一种能独立运行,
                     PC                  指    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
             软件开发工具包(Software DevelopmentKit,首字母缩写为
                     SDK                 指    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
             Application Programming Interface,应用程序编程接口,是
                     API                 指    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
             Virtual PrivateServer虚拟专用服务器,即将一台服务器分割
             成多个虚拟服务器,每个虚拟服务器可分配独立公网 IP地
                     VPS                 指    址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU
             资源、进程和系统配置的隔离,为用户和应用程序模拟出“独
             占”使用计算资源的体验
             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
                     流媒体               指    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
             IT 基础设施与应用的交付和使用模式,通过网络以按需、
                     云计算               指    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。
                     SSL                 指    SecureSocketsLayer,安全套接层,是为网络通信提供安全
             及数据完整性的一种安全协议
             HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,是一个客户
                     HTTP                指    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    HTML5,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
             异步JavaScript和XML,是指一种创建交互式网页应用的网
                     Ajax                 指    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
    
    
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             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
                     容器化               指    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
             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
                     微服务               指    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
             Switched Port Analyzer,一种交换机的端口镜像技术,为网
                     SPAN               指    络分析器提供网络数据流,但只是将源端口发送或接收的数
             据包副本发送到监控端口,因此并不会影响源端口的数据交
             换
             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
                     SaaS                 指    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
                     脱敏                 指    指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现对敏
             感隐私数据的可靠保护
                     抖动                 指    信号的某特定时刻相对于其理想时间位置上的短期偏离,是
             数字系统的信号完整性测试的核心内容之一
             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
                     解耦                 指    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
                     算子                 指    一个函数空间到函数空间上的映射,广义上讲,对任何函数
             进行某一项操作都可认为是一个算子
                     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
             即本地化部署,将软件的服务器部署在客户自己的服务器
                     on-premises           指    中,客户通过访问公司内部的服务器即可操作软件,数据安
             全性、管理扩展性较强
                     Flex                 指    FlexibleBox的缩写,意为“弹性布局”,用来为盒状模型提
             供最大的灵活性
             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
                     拓扑                 指    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
    
    
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             Agile SoftwareDevelopment,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
                     敏捷开发             指    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
             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
                     DevOps              指    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
                     松散耦合             指    使用另一个组件提供服务的某组件对前者的依赖性不强,该
             组件是语言独立、平台独立的事务
                     字节码注入技术       指    即字节码插桩技术,指在代码中通过某种策略插入一段自定
             义的字节码
                     I/O                  指    Input/Output,即输入/输出
             Client/Server Computing Architecture,即C/S结构,通常采
                     客户机/服务器计            用两层结构,服务器负责数据的管理,客户机负责完成与用
                     算结构               指    户的交互任务。C/S结构可以充分发挥客户端PC的处理能
             力,但只适用于局域网,客户端也必须安装专用的客户端软
             件,因此该结构对客户端的操作系统有所限制
             包含定期的安全巡检、合规性检查、合作方系统安全准入检
                     安全运维             指    查、安全加固、应急响应处理、安全培训服务等,以持续性
             地管理信息安全风险
             结构化查询语言(Structured Query Language),是一种数据
                     SQL                 指    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    NotOnlySQL,泛指非关系型的数据库
             统一资源定位符(Uniform Resource Locator),是对可以从
                     URL                 指    互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,
             是互联网上标准资源的地址
             User Interface(用户界面)的简称,泛指用户的操作界面,
                     UI                  指    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
                     DB                  指    Database数据库,是按照数据结构来组织、存储和管理的,
             长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合
                     慢请求               指    响应时间超过指定阈值的请求
    
    
    特别说明:本《招股意向书》中部分合计数与各明细数直接相加之和在尾数上存在差异,均系计算中四舍五入造成。
    
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    第二节 概 览
    
    本概览仅对招股意向书全文作扼要提示。投资者作出投资决策前,应认真阅读招股意向书全文。
    
    一、发行人及本次发行的中介机构基本情况
    
    (一)发行人基本情况
    
                发行人名称  北京博睿宏远数据科技    成立日期          2008年02月29日
     股份有限公司
                注册资本    3,330.00万元             法定代表人        李凯
                注册地址    北京市东城区东中街46    主要生产经营地址  北京市东城区东中街 46 号
     号4层                                     鸿基大厦4层
                控股股东    李凯                    实际控制人        李凯
     I65-软件和信息技术服务  在其他交易场所
                行业分类    业                      (申请)挂牌或上  无
                             市的情况
    
    
    (二)本次发行的有关中介机构
    
                保荐人      兴业证券股份有限公司    联席主承销商      兴业证券股份有限公司、
                                               国泰君安证券股份有限公司
                发行人律师  北京市康达律师事务所    其他承销机构      无
                审计机构    立信会计师事务所(特殊  评估机构          北京中天华资产评估有限责
     普通合伙)                                任公司
    
    
    二、本次发行概况
    
    (一)本次发行的基本情况
    
    股票种类 人民币普通股(A股)
    
    每股面值 人民币1.00元
    
                          发行股数                1,110.00万股           占发行后总股本   25%
                           比例
                          其中:发行新股数量      1,110.00万股           占发行后总股本   25%
                           比例
                          股东公开发售股份数量    无                    占发行后总股本   无
                           比例
    
    
    发行后总股本 4,440.00万股
    
    每股发行价格 【】元
    
    发行市盈率 【】倍(按每股发行价格除以发行后每股收益计算)
    
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                                            1.70元(按照2019
     6.12元(按照2019年                     年经审计的扣除非
     12月31日经审计的归                     经常性损益前后孰
                          发行前每股净资产        属于母公司股东的净资  发行前每股收益   低的归属于母公司
     产除以本次发行前总股                   股东的净利润除以
     本计算)                               本次发行前总股本
                                            计算)
     【】元(按照【】年【】                 【】元(按公司【】
     月【】日经审计的归属                   年经审计的扣除非
     于母公司股东的净资产                   经常性损益前后孰
                          发行后每股净资产        加上本次发行筹资净额  发行后每股收益   低的归属于母公司
     之和除以本次发行后总                   股东的净利润除以
     股本计算)                             本次发行后总股本
                                            计算)
    
    
    发行市净率 【】倍(按发行价格除以发行后每股净资产计算)
    
    本次发行采用向战略投资者定向配售、网下向符合条件的投资者
    
    发行方式 询价配售和网上向持有上海市场非限售A股股份和非限售存托
    
    凭证市值的社会公众投资者定价发行相结合的方式进行
    
    符合资格的战略投资者、询价对象以及已开立上海证券交易所股
    
    发行对象 票账户并开通科创板交易的境内自然人、法人等科创板市场投资
    
    者,但法律、法规以及上海证券交易所业务规则等禁止参与者除
    
    外
    
    承销方式 本次发行的股票由联席主承销商以余额包销方式进行承销
    
    拟公开发售股份股东名 无
    
    称
    
    发行费用的分摊原则 由发行人全额承担
    
    募集资金总额 【】万元
    
    募集资金净额 【】万元
    
    用户数字化体验产品升级建设项目
    
    募集资金投资项目 应用发现跟踪诊断产品升级建设项目
    
    研发中心建设项目
    
    补充流动资金
    
    本次发行费用合计【】万元,明细如下:
    
    (1)保荐承销费用:募集资金总额*8.69%;(2)会计师费用:
    
    620.00万元;(3)律师费用:476.42万元;(4)用于本次发行
    
    的信息披露费用:561.32万元;(5)发行手续费等其他:20.23
    
    发行费用概算 万元。
    
    注:发行费用均为不含增值税金额;各项费用根据实际发行结果
    
    可能会有调整。发行手续费中暂未包含本次发行的印花税,税基
    
    为扣除印花税前的募集资金净额,税率为0.025%,将结合最终
    
    发行情况计算并纳入发行手续费。
    
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    (二)本次发行上市的重要日期
    
    刊登初步询价公告日期 2020年7月28日
    
    初步询价日期 2020年7月31日
    
    刊登发行公告日期 2020年8月4日
    
    申购日期 2020年8月5日
    
    缴款日期 2020年8月7日
    
    股票上市日期 本次股票发行结束后公司将尽快申请在上海证券交易所科创板
    
    上市
    
    三、发行人的主要财务数据和财务指标
    
    以下财务指标均以合并财务报表的口径计算:
    
                         项目                    2019年度        2018年度      2017年度
                                        资产总额(万元)                           23,623.93        19,448.14    13,481.67
                                        归属于母公司所有者权益(万元)             20,389.65        16,283.89    11,049.86
                                        资产负债率(母公司)                         13.69%         16.27%      18.04%
                                        营业收入(万元)                           16,453.60        15,319.82    13,010.54
                                        净利润(万元)                              6,103.77         5,234.02     4,832.04
                                        归属于母公司所有者的净利润(万元)          6,103.77         5,234.02     4,832.04
                                        扣除非经常性损益后归属于母公司所有          5,649.52         5,110.59     4,832.82
                                        者的净利润(万元)
                                        基本每股收益(元)                              1.83            1.57         1.45
                                        稀释每股收益(元)                              1.83            1.57         1.45
                                        加权平均净资产收益率                         33.29%         38.30%      53.39%
                                        经营活动产生的现金流量净额(万元)          5,121.24         4,501.63     4,500.33
                                        现金分红(万元)                                  -         1,998.00           -
                                        研发投入占营业收入的比例                     18.88%         19.23%      17.49%
    
    
    四、发行人的主营业务经营情况
    
    (一)发行人的主营业务
    
    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。发行人主营业务属于IT运维管理(ITOM)领域的重要分支—应用性能管理(APM)行业。
    
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    发行人产品可供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。
    
    关于公司主营业务的具体情况,详见招股意向书“第六节 业务与技术”之“一/(一)发行人主营业务”。
    
    (二)发行人的主要产品
    
    公司以“IT 质量管理与业务质量管理相结合”的理念作为产品研发、业务拓展的立足点,经过十余年发展,已形成了贯穿前端网页、APP等应用(数字体验监测产品)、中端网络(网络性能监测产品)、后端服务器应用(应用发现跟踪和诊断产品)的完善的端到端全业务链产品体系。
    
    同时,公司充分利用自身在数据处理和分析领域多年的技术积累,将产品线向大数据分析领域不断延伸,形成大数据分析产品线,构建了以应用性能管理产品为核心,以大数据分析产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局。将企业从“事后发现问题、紧急处理”的IT运维思路逐渐向“事前预警问题、事中快速定位问题、事后溯源”的理念引导。
    
    关于公司主要产品的具体情况,详见招股意向书“第六节 业务与技术”之“一/(二)发行人主要产品及服务”。
    
    (三)发行人的主要经营模式
    
    公司拥有独立、完整、专业的采购、销售、研发和服务体系,独立开展经营活动。公司属于软件及信息技术服务业,主营业务收入来自于为企业级客户提供专业的应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。报告期内,监测服务是公司营业收入的主要来源,随着传统行业客户数量持续增加,软件销售收入呈现快速增长趋势。
    
    关于盈利、采购、销售、研发和服务模式的具体情况,详见招股意向书“第六节 业务与技术”之“一/(四)发行人主要经营模式”。
    
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    五、发行人技术先进性、模式创新性、研发技术产业化情况以及未来
    
    发展战略
    
    (一)技术先进性
    
    公司于成立之初即专注于应用性能管理领域,是国内较早进入该领域的企业之一。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性能数据的采集、处理、存储及分析等核心环节具有较强的技术积累,已能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。截至招股意向书签署日,公司共拥有5项已授权发明专利、59项软件著作权、26 项核心技术,在应用性能管理领域实现了多项技术突破,具备较强的技术先进性。
    
    关于发行人技术先进性的具体情况,详见招股意向书“第六节 业务与技术”之“三/(二)发行人的技术水平及特点”,以及招股意向书“第六节 业务与技术”之“七/(二)发行人在所处行业中的技术先进性及具体表征”。
    
    (二)研发技术产业化情况
    
    发行人自设立以来,始终专注于应用性能监测技术的研发和创新,至今在“桌面端应用性能监测数据采集相关技术群”、“移动端应用性能监测数据采集相关技术群”、“服务端及Web端应用性能监测数据采集技术群”、“数据接入、处理、存储与分析技术群”“、AI智能分析算法技术群”五大领域形成了26项核心技术,并已将上述技术成果成功转化为一套可贯穿前端应用、中端网络、后端服务器应用的端到端全业务链监控产品体系。同时,核心产品线加载了机器学习等人工智能技术,可提升博睿产品的故障告警准确率,缩短故障根因定位时间。目前,公司已实现了核心产品的规模化和产业化,报告期内核心技术产品实现收入金额占营业总收入金额的比例分别为96.59%、96.70%、92.99%。
    
    报告期内,公司的核心技术产品收入占营业收入的比例情况如下表所示:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    单位:万元
    
                  项目                2019年度           2018年度           2017年度
                        核心技术产品收入              15,299.40           14,813.64           12,567.35
                    营业收入                  16,453.60           15,319.82           13,010.54
                  占比                      92.99%            96.70%            96.59%
    
    
    (三)未来发展战略
    
    公司未来将继续专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理产品,为维护和构建高效、可靠、更具生产力的产业数字化生态体系发挥重要作用。
    
    第一,公司将继续专注于多年积累构建的应用性能监测产品和服务体系,并以此为核心,发展泛ITOM、大数据分析、上线前质量控制等临近市场,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。
    
    第二,公司将继续围绕核心技术能力,紧跟科技发展趋势,积极迎接新兴技术的迭代,利用渐趋成熟的机器学习等人工智能技术驱动自身产品不断向智能化、自动化的方向发展;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性能;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。
    
    第三,公司将继续执行国内垂直市场全覆盖策略,重点服务行业头部大客户,逐渐开拓中、小客户群体,依托于服务互联网客户的技术积累和产品优势,布局和渗透传统领域客户,全面提升公司的市场影响力和品牌知名度。
    
    (四)发行人的竞争地位
    
    公司是较早进入国内应用性能管理行业的厂商之一,处于行业领先地位。
    
    目前,我国应用性能管理市场尚未成熟,市场竞争格局相对分散,行业内尚未出现占据绝对主导地位的本土厂商,亦未出现成功登录A股市场的上市公司。经过多年的市场竞争,行业已逐渐分化,最早一批进入市场的博睿数据、飞思达科技、基调网络凭借先发优势和多年的行业积累,在市场竞争中逐渐占据领先地位,收入规模位于行业前列,成为行业内的第一梯队企业。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    公司的产品体系健全而丰富,可贯穿前端网页、APP应用、中端网络和后端服务器应用,且是业内少数具备模拟用户手机APP性能数据采集能力的厂商之一,同时产品线已逐步拓展至大数据分析、质量控制等临近市场,具有较强的产品优势。
    
    在第一梯队企业中,公司的专利数量较多,在技术实力方面趋于行业前列。发行人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。截至招股意向书签署日,发行人已拥有5项已授权的发明专利,技术积淀深厚,为发行人的持续创新能力奠定了良好基础。
    
    公司具备良好的客户资源和品牌形象。目前,公司业务已渗透至互联网、制造业、金融、航空、物流、政府等多个重要领域,与华为、腾讯、百度、阿里巴巴、平安集团等多家业内领军企业建立了合作关系,客户粘性较强,品牌知名度较高。
    
    关于发行人的行业地位及具体依据,详见招股意向书“第六节 业务与技术”之“三/(一)发行人行业地位”。
    
    六、发行人选择的具体上市标准
    
    发行人符合并选择适用《上海证券交易所科创板股票上市规则》第二十二条第(一)款上市标准:“预计市值不低于人民币10亿元,最近两年净利润均为正且累计净利润不低于人民币5,000万元,或者预计市值不低于人民币10亿元,最近一年净利润为正且营业收入不低于人民币1亿元”。
    
    七、发行人公司治理特殊安排等重要事项
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在公司治理特殊安排等重要事项。
    
    八、募集资金用途
    
    根据公司发展计划,公司募集资金将按照下表顺序投资于以下项目:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    单位:万元
    
         序号                项目名称               投资总额   拟投入募集    项目建设
                                                        资金         周期
        1    用户数字化体验产品升级建设项目       15,017.62     15,017.62      3年
        2    应用发现跟踪诊断产品升级建设项目     10,899.99     10,899.99      3年
        3    研发中心建设项目                      5,417.19      5,417.19      3年
        4    补充流动资金                         10,000.00     10,000.00       -
                合计                      41,334.80     41,334.80       -
    
    
    本次发行募集资金到位前,公司可根据募集资金投资项目的实际进度需要,先行以自筹资金支付项目所需款项,待募集资金到位后予以置换。
    
    本次发行募集资金到位后,若实际募集资金(扣除发行费用)不能满足上述全部项目投资需要,则不足部分由公司通过自有资金或其他方式自筹解决。若本次实际募集资金净额超出上述项目需求,超出部分将由公司投入与主营业务相关的日常经营活动中,或根据当时有关监管机构出台的最新监管政策规定使用。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    第三节 本次发行概况
    
    一、本次发行的基本情况
    
    (一)股票种类 人民币普通股(A股)
    
    (二)每股面值 人民币1.00元
    
    (三)发行股数、占发行后 本次发行新股1,110万股,占发行完成后公司总股本的比例为
    
    总股本的比例 25%,原股东不公开发售股份;
    
    (四)每股发行价格 【】元/股
    
    (五)发行人高管、员工拟 不适用
    
    参与战略配售情况
    
    保荐机构将安排子公司兴证投资管理有限公司参与本次发行
    
    战略配售,兴证投资管理有限公司将依据《上海证券交易所
    
    科创板股票发行与承销业务指引》第十八条规定确定本次跟
    
    (六)保荐人相关子公司拟 投的股份数量和金额,预计最大跟投比例为本次公开发行数
    
    参与战略配售情况 量的5%,即最大跟投数量为55.50万股,具体数量和金额将
    
    在发行价格确定后明确。本次跟投获配股票的限售期为24个
    
    月,限售期自本次公开发行的股票在上交所上市之日起开始
    
    计算
    
    (七)发行市盈率 【】倍(按每股发行价格除以发行后每股收益计算)
    
    (八)预测净利润 不适用
    
    (九)每股净资产
    
    1、发行前每股净资产 6.12元(按照2019年12月31日经审计的归属于母公司股东
    
    的净资产除以本次发行前总股本计算)
    
    【】元(按照【】年【】月【】日经审计的归属于母公司股
    
    2、发行后每股净资产 东的净资产加上本次发行筹资净额之和除以本次发行后总股
    
    本计算)
    
    (十)发行市净率 【】倍(按发行价格除以发行后每股净资产计算)
    
    本次发行采用向战略投资者定向配售、网下向符合条件的投
    
    (十一)发行方式 资者询价配售和网上向持有上海市场非限售A股股份和非限
    
    售存托凭证市值的社会公众投资者定价发行相结合的方式进
    
    行
    
    符合资格的战略投资者、询价对象以及已开立上海证券交易
    
    (十二)发行对象 所股票账户并开通科创板交易的境内自然人、法人等科创板
    
    市场投资者,但法律、法规以及上海证券交易所业务规则等
    
    禁止参与者除外
    
    (十三)承销方式 本次发行的股票由联席主承销商以余额包销方式进行承销
    
    本次发行费用合计【】万元,明细如下:
    
    (十四)发行费用概算 (1)保荐承销费用:募集资金总额*8.69%;(2)会计师费
    
    用:620.00万元;(3)律师费用:476.42万元;(4)用于
    
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    本次发行的信息披露费用:561.32万元;(5)发行手续费等
    
    其他:20.23万元。
    
    注:发行费用均为不含增值税金额;各项费用根据实际发行
    
    结果可能会有调整。发行手续费中暂未包含本次发行的印花
    
    税,税基为扣除印花税前的募集资金净额,税率为0.025%,
    
    将结合最终发行情况计算并纳入发行手续费。
    
    二、本次发行有关中介机构
    
    (一)保荐机构(联席主承销商):兴业证券股份有限公司
    
    法定代表人:杨华辉
    
    住所:福建省福州市湖东路268号
    
    电话:021-68982346
    
    传真:021-68583116
    
    保荐代表人:陈杰、张钦秋
    
    项目协办人:甄君倩
    
    项目经办人:毛佳旸、赵银凤、黄鲲鹏、何一麟、林享(二)联席主承销商:国泰君安证券股份有限公司
    
    法定代表人:贺青
    
    住所:上海市浦东新区自由贸易试验区商城路618号
    
    电话:021-38674904
    
    传真:021-38674504
    
    项目经办人:孙逸然、方清、王鲲鹏、刘莱、李晴晴、张晓博(三)发行人律师:北京市康达律师事务所
    
    法定代表人:乔佳平
    
    住所:北京市朝阳区幸福二村40号楼40-3四层-五层
    
    电话:010-50867666博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    传真:010-65527227
    
    经办律师:栗皓、李赫、张伟丽(四)会计师事务所:立信会计师事务所(特殊普通合伙)
    
    执行事务合伙人:朱建弟、杨志国
    
    住所:上海市南京东路61号4楼
    
    电话:021-23280000
    
    传真:021-63392558
    
    经办注册会计师:邹建、权计伟(五)资产评估机构:北京中天华资产评估有限责任公司
    
    法定代表人:李晓红
    
    住所:北京市西城区车公庄大街9号院1号楼1单元1303室
    
    电话:010-88395166
    
    传真:010-88395661
    
    经办注册资产评估师:彭跃龙、韩朝(六)股票登记机构:中国证券登记结算有限责任公司上海分公司
    
    住所:上海市浦东新区陆家嘴东路166号中国保险大厦3楼
    
    电话:021-58708888
    
    传真:021-58899400(七)申请上市证券交易所:上海证券交易所
    
    住所:上海市浦东南路528号证券大厦
    
    电话:021-68808888
    
    传真:021-68804868博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书(八)收款银行
    
    名称:中国建设银行福州广达支行
    
    户名:兴业证券股份有限公司
    
    账号:35050187000700002882(九)发行人与中介机构关系的说明
    
    发行人与本次发行有关的保荐机构、联席主承销商、证券服务机构及其负责人、高级管理人员、经办人员之间不存在直接或间接的股权关系或其他权益关系。三、与本次发行上市有关的重要日期
    
    1、刊登初步询价公告日期:2020年7月28日
    
    2、初步询价日期:2020年7月31日
    
    3、刊登发行公告日期:2020年8月4日
    
    4、申购日期:2020年8月5日
    
    5、缴款日期:2020年8月7日
    
    6、股票上市日期:本次股票发行结束后公司将尽快申请在上海证券交易所
    
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    第四节 风险因素
    
    投资者在评价发行人本次发行的新股时,除招股意向书提供的其他各项资料外,应特别认真地考虑本节所列的各项风险因素。下述风险因素可能直接或间接对发行人生产经营状况、财务状况和持续盈利能力产生不利影响,以下排序遵循重要性原则或可能影响投资者决策的程度大小,但该排序并不表示风险因素依次发生。
    
    一、技术风险
    
    (一)技术创新风险
    
    公司为技术驱动型企业,所属的应用性能管理行业为技术创新型产业,具有技术发展迅速、产品升级迭代较快等特点。随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展,新兴技术在应用性能管理行业中的应用也层出不穷,加之云计算、微服务、容器化等技术全面介入企业的运营管理,应用性能管理行业不断面临着技术挑战。公司产品及服务需要在持续紧跟全球领先信息技术的基础上,结合国内市场需求变化,不断进行技术开发和产品创新。
    
    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研究和实践中,尝试在APM产品中实现智能运维功能。公司在智能运维方面与全球领先的APM厂商相比,在技术实力及产品性能上仍存在一定差距。如果未来公司在技术创新方面决策失误,或未能及时跟上行业技术的发展速度,未能及时符合市场变化特点,则有可能导致公司丧失技术和市场优势,影响公司的持续发展。
    
    (二)知识产权保护风险、核心技术失密风险
    
    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。
    
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    二、经营风险
    
    (一)主动式业务收入增长乏力、被动式业务发展未达预期的风险
    
    发行人是一家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APM厂商。按照监测技术划分,发行人的应用性能监测业务可分为主动式业务和被动式业务,其中以主动式业务为主,报告期内主动式业务收入占公司收入总金额的比重分别为86.74%、79.61%及67.56%,占比较高。
    
    1、主动式业务收入增长乏力
    
    报告期各年度,公司主动式业务收入金额分别为11,285.72万元、12,196.13万元及11,116.67万元,收入金额较为稳定,增长乏力。
    
    公司主动式业务包括Bonree Net、Bonree APP两款产品,通过采集并分析模拟用户在使用网页、APP等应用时的性能数据,帮助客户诊断和优化前端应用的用户体验。其中Bonree Net产品可分为PC端和移动端,Bonree APP为移动端产品。
    
    公司在主动式业务开展过程中,可能存在如下风险:
    
    (1)PC端收入下滑的风险
    
    发行人主动式业务收入以Bonree Net的PC端监测服务收入为主,报告期各年度,Bonree Net的PC端监测服务收入金额分别为9,139.56万元、9,351.22万元及 7,512.63 万元,占主动式业务收入金额的比重分别为 80.98%、76.67%及67.58%。PC端监测服务收入金额2017年至2018年较为稳定,2019年有所下降。此外,报告期内,Bonree Net的PC端监测服务的单价分别为0.0189元/次、0.0142元/次及0.0125元/次,逐年下降,毛利率亦呈下降趋势。
    
    发行人以Bonree Net的PC端监测服务产品起家,该产品一直为发行人最主要的收入来源。发展初期由于互联网、CDN 与云服务客户更易接受主动式监测技术,因此公司收入大部分来自于大中型互联网、CDN 与云服务公司。近年来由于 CDN 与云服务行业整合,以及部分互联网公司因自身问题进行业务调整,来自上述行业的收入金额开始出现下滑。与此同时,传统行业的数字化转型进程博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书逐步开启,但由于传统行业客户自身信息化水平较低,数字化转型进程较为缓慢,需要较长时间的行业渗透和客户培育。若公司在PC端监测服务客户的开发培育方面未能达到预期,则可能导致PC端监测需求增长乏力、现有客户采购金额增速放缓、新增客户贡献率不足、整体销售单价及毛利率继续下降的可能性,公司将面临PC端监测服务收入进一步下降的风险,对公司的持续盈利能力造成不利影响。
    
    (2)移动端收入增速下降的风险
    
    报告期内,公司的主动式业务中,移动端业务收入金额分别为2,069.12万元、2,759.53万元及3,563.34万元,增速分别为33.37%、29.13%,呈快速增长趋势。
    
    由于市面上的各类移动APP应用极其多样化,且技术更新迭代频繁,导致APP 应用的监控产品相应具有较高的技术复杂度,监测技术需兼容原生型、H5型以及混合型等各类APP技术框架,Android和iOS两大操作系统,各类手机品牌及型号等。若发行人不能在移动监测技术上持续突破,不能紧跟各类APP应用技术的迭代速度,则可能存在因为无法满足客户需求而错失移动端监测领域的市场发展机遇,进而导致主动式移动端业务增速下降的风险。
    
    (3)会员稳定性不足的风险
    
    公司的主动式业务主要由公司通过部署在各地的骨干网监测节点和会员监测节点执行监测任务达到为客户提供监测服务的目的,其中会员监测是主要方式。
    
    公司自设立以来,持续不断地进行会员招募并根据市场需求部署监测节点。各类型会员数量、会员监测节点和骨干网监测节点的规模越大,部署的范围越广,涉及的运营商类型、设备类型等越多样化,越能满足客户的监测需求,越有利于公司主动式业务的拓展。报告期各年度,发行人会员监测节点数量(即当月有执行监测任务的终端监测点的月度加权平均数)分别为 50,226 个、59,554 个及63,872个,呈逐年上升趋势。
    
    与会员监测点数量相比,骨干网监测点数量规模相对较小。报告期内,公司骨干网监测点数量分别为981个、792个及682个,呈逐年下降趋势,主要系公司随客户监测需求下降而主动调整所致。公司通过服务器托管和虚拟机租赁等方博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书式部署骨干网监测点,节点数量可随客户需求变动情况及时调整。
    
    公司目前的会员以个人散点积分会员为主,辅以渠道会员和直付会员。个人散点积分会员又以睿思会员为主,报告期各年度睿思会员活跃度分别为27.53%、26.80%、25.93%,略有下降。会员的稳定性受公司监测任务量的大小、计费规则、任务执行便捷度、会员管理政策等诸多因素的影响,一旦出现无法满足会员需求时,可能导致出现会员活跃度下降甚至大量流失的情况,造成客户配置的监测任务没有足够的监测点执行,进而影响公司监测服务质量,导致客户流失,且无法进一步拓展业务。因此,公司面临会员稳定性不足的风险。
    
    2、被动式业务发展未达预期的风险
    
    报告期各年度,公司被动式业务收入金额分别为1,281.63万元、2,617.52万元和3,650.73万元,呈逐年快速增长趋势,但收入占比仍较低,分别为9.85%、17.09%、22.19%。
    
    被动式产品包括监控前端APP、网页等应用的真实用户监测产品(即BonreeSDK、Bonree Browser)和监控后端服务器应用的应用发现跟踪诊断产品(即Bonree Server)。
    
    (1)应用发现跟踪诊断产品技术更新未能持续适应市场需求的风险
    
    报告期内,应用发现跟踪诊断产品收入分别为501.91万元、1,729.80万元、2,944.23 万元,呈快速增长趋势,且该产品收入占被动式产品收入的比例较高,2019年度已达到80.65%,是被动式产品收入的主要来源。
    
    该产品可通过在客户服务器应用中植入采集性能数据的探针程序,监控后端服务器应用响应前端请求过程中的性能情况。只要企业通过IT系统开展生产经营活动,就可能存在服务器监控需求,即是发行人的潜在客户。
    
    目前,该产品的下游客户以互联网及软件企业、金融企业为主。客户对发行人产品的需求是循序渐进的过程,一般会先小规模采购并部署一批 Server 探针产品,后续根据产品的使用情况及自身业务开展情况,持续进行采购和部署,且随着客户业务数据量规模上升,其服务器数量亦会扩增,对于 Server 探针的数量需求也将随之增长。
    
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    物理服务器上的系统软件架构日新月异,从早期的物理机,发展到虚拟机技术,再到当下已被广泛应用的容器技术;软件的开发语言也从原来以C、C++为主,逐渐演化到现在以Java、.net为主;中间件的种类及技术版本也在不断迭代更新。如果发行人针对服务器应用的数据采集技术无法快速匹配以上主流技术的发展速度,无法适应新技术栈的快速更迭,则有可能因为无法持续适应市场需求变化而影响产品的业务规模和增长速度。
    
    (2)真实用户监测产品发展未达预期的风险
    
    报告期内,真实用户监测产品收入分别为779.72万元、887.71万元、706.51万元,收入规模较为稳定,且占被动式产品收入的比例较低。
    
    该等产品需在客户前端APP应用、网页应用中植入采集性能数据的探针程序,并与客户前端应用一同运行,可能会对应用的响应时间或终端用户体验造成一定影响,因此,客户对该等产品稳定性要求较高,对该等产品存在一个逐渐试用并接受的过程,需长期进行客户培育,且持续进行技术的迭代更新。若公司未能通过持续提升自身产品技术,或未能通过市场推广途径,更好地提高客户接受度,则公司可能面临该等产品发展未达预期的风险。
    
    (二)市场竞争加剧的风险
    
    由于互联网行业客户的信息化水平较高,且对新兴技术的接受速度快,APM产品最先从互联网行业开始渗透,经过多年发展,市场竞争已相对充分。互联网行业客户以主动式产品及服务为主,发行人在该领域内的主要竞争对手是基调网络。报告期内,公司互联网行业的收入及占比逐年下降,互联网行业目前已度过高速发展阶段,未来,APM厂商在该行业内的市场竞争将更加激烈。
    
    目前,互联网行业仍然为公司第一大收入来源行业。若未来发行人无法稳固现有主要互联网客户,或未能在激烈的市场竞争中形成优势,则可能面临互联网客户流失,互联网行业收入进一步下滑的风险。
    
    同时,随着传统企业的数字化转型进程加速,国内APM厂商纷纷涌入金融、能源、航空、汽车、制造业等传统行业,大力开拓市场,抢占客户资源。APM行业发展早期,由于国外厂商技术水平较高,金融、能源等传统行业大多以博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书Dynatrace 等国外知名厂商为主,随着国内厂商在技术实力方面的不断追赶,现在已逐渐向国内厂商倾斜。因此,在传统行业的市场开拓方面,发行人将面临来自于国外知名厂商和本土厂商的竞争压力。若发行人对于传统行业的开拓效果未达预期,则有可能错失传统行业市场机遇,在与主流APM厂商的市场竞争中处于不利地位。
    
    (三)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。
    
    报告期内各年度,公司第四季度收入金额分别为3,610.45万元、5,663.10万元及6,628.95万元,占全年收入金额的比例分别为27.75%、36.97%及40.29%,占比相对较高。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。
    
    (四)产业政策的风险
    
    公司所处应用性能管理行业属于软件和信息技术服务业,为推动行业发展,国家有关部门颁布了一系列产业政策。公司所处行业直接或间接地受到了当前国家产业政策的扶持,未来相关政策若发生变动,可能对公司经营产生不利影响。三、内控风险
    
    (一)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。随着公司业博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书务进一步发展,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。
    
    (二)规模扩张可能引致的管理风险
    
    公司自设立以来业务规模不断扩大,本次发行后公司的净资产和总资产规模将有大幅增加,公司规模迅速扩张,对管理流程、内部控制、资源整合、各部门协调工作、技术研发、市场开拓等各方面提出了更高的要求。如果公司管理层不能适应业务扩大带来的变化,不能及时对管理体系和管理流程进行调整,将会降低公司的运行效率,公司的日常经营将可能受到一定影响。
    
    四、财务风险
    
    (一)应收账款发生坏账的风险
    
    公司2017年末、2018年末及2019年末,应收账款账面价值分别为4,041.33万元、5,871.37万元及6,565.74万元,占总资产的比重分别为29.98%、30.19%及27.79%,应收账款余额占当期营业收入的比重分别为33.03%、41.05%、43.40%。报告期各期末,公司应收账款坏账准备的金额分别为255.59万元、417.14万元及575.49万元,呈逐年上升趋势。公司业务规模不断扩大,营业收入尤其是软件销售收入持续增长,而软件销售收入在第四季度确认的情况较多,形成期末应收账款的金额较大,导致公司应收账款金额及坏账准备金额逐年增加。
    
    公司期末应收账款金额较大,若公司未能在实际运营中对应收账款进行有效管理,或因宏观经济形势、行业发展前景等因素发生变化,或客户经营状况发生重大困难,则公司可能面临应收账款无法收回而发生坏账的风险,进而对公司的经营业绩及现金流产生不利影响。
    
    (二)税收优惠政策变动风险
    
    公司于2014年10月30日取得编号为“GR201411002884”的高新技术企业证书(有效期三年),于2017年10月25日取得编号为“GR201711001453”的博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书高新技术企业证书(有效期三年),可享受高新技术企业15%的企业所得税优惠税率,同时公司开发新产品、新技术、新工艺所发生的研究开发费用享受企业所得税前加计扣除优惠政策。
    
    公司2017年、2018年、2019年享受所得税优惠对公司净利润的影响额分别是812.10万元、921.68万元、1,027.67万元,占公司利润总额的比例分别为14.86%、15.71%、14.94%。若未来国家的税收政策、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。
    
    (三)本次公开发行摊薄公司即期回报的风险
    
    2017年、2018年、2019年,公司的加权平均净资产收益率(归属于公司普通股股东的净利润)分别为53.39%、38.30%、33.29%。公司本次拟公开发行新股1,110万股,预计募集资金41,334.80万元,如果本次股票成功发行,公司总股本和净资产将大幅增加。但募集资金投资项目的实施和达产需要一定的时间,项目收益需逐步体现。尽管公司未来几年收入、净利润可能增加,但募集资金到位后净利润增幅可能低于净资产的增幅,导致公司每股收益、净资产收益率短期内可能出现下降,公司存在即期回报被摊薄的风险。
    
    五、实际控制人控制的发行人表决权比例较高,存在表决权集中的风
    
    险
    
    本次发行前,李凯基于其合计持有的发行人股份、对佳合兴利的控制关系及与冯云彪、孟曦东、元亨利汇间的一致行动关系能够控制发行人合计 2,333.718万股股份的表决权,占本次发行前发行人全体股东所持表决权的 70.08%;若本次拟公开发行1,110万股,则本次发行后至《一致行动协议书》有效期内(至上市之日起36个月),李凯仍能够控制发行人合计52.56%的表决权。
    
    实际控制人控制的发行人表决权比例较高,公司表决权集中,可能发生实际控制人利用其控制的表决权通过董事会、股东大会做出对自己有利,但有损其他股东或上市公司利益的行为,存在表决权集中的风险。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    六、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。
    
    七、发行失败风险
    
    公司本次发行将受到投资者对科创板认可程度、证券市场整体情况、公司经营业绩情况等诸多内外部因素影响。根据相关法律法规规定,若本次发行时出现认购不足或发行时总市值无法满足10亿元标准的,则可能出现发行中止甚至发行失败的风险。
    
    八、股价波动风险
    
    影响股市价格波动的原因很多,股票价格不仅取决于公司的经营状况,同时也受利率、汇率、通货膨胀、国内外政治经济形势等因素的影响,并与投资者的心理预期、股票市场供求关系等因素息息相关。因此,公司提醒投资者,在投资本公司股票时应当考虑可能因股价波动而带来的投资风险。
    
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    第五节 发行人基本情况
    
    一、发行人基本情况
    
    公司名称 北京博睿宏远数据科技股份有限公司
    
    英文名称 Bonree Data Technology Co., Ltd.
    
    注册资本 3,330.00万元
    
    法定代表人 李凯
    
    博睿有限成立日期 2008年02月29日
    
    整体变更设立日期 2016年02月23日
    
    住所 北京市东城区东中街46号4层
    
    邮政编码 100027
    
    电话号码 010-65520517
    
    传真号码 010-65511148
    
    公司网址 http://www.bonree.com
    
    电子邮箱 IR@bonree.com
    
    负责信息披露和 证券部
    
    投资者关系的部门
    
    部门负责人 李新建
    
    负责人联系电话 010-65519466
    
    技术推广服务;信息咨询(不含中介服务);计算机系统服务;
    
    销售计算机软件及辅助设备;货物进出口;技术进出口;代理进
    
    经营范围 出口。(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经
    
    批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不
    
    得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
    
    二、发行人设立情况、股本和股东的变化情况
    
    (一)发行人设立情况
    
    1、有限责任公司的设立情况
    
    发行人前身为北京博睿宏远科技发展有限公司,成立于2008年2月29日,由自然人陈珏、孙辉和马凤英共同出资设立,并取得北京市工商行政管理局通州分局核发的注册号为110112010841799的《企业法人营业执照》。公司设立时的注册资本为50万元,设立时的股东、出资方式、出资额及持股比例如下:
    
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           序号          股东姓名          出资方式      出资额(万元)      出资比例
          1            陈  珏             货币                  30.00          60.00%
          2            孙  辉             货币                  10.00          20.00%
          3            马凤英             货币                  10.00          20.00%
              合  计                                50.00         100.00%
    
    
    北京东易君安会计师事务所于2008年2月28日出具东易验字(2008)第0317号《验资报告》,对北京博睿宏远科技发展有限公司设立时的出资予以审验。
    
    发行人前身设立时,存在股权代持情况。发行人的实际出资人为李凯、孟曦东,其实际享有的发行人的股权及其与发行人经工商登记的股东的关系如下:
    
          序号    显名股东   实际出资人   出资额(万元)  出资比例(%)   显名股东与实际出资
                                                              人的关系
        1        陈珏        李凯            30.00         60.00       李凯的朋友
        2        孙辉                         10.00         20.00       李凯的岳母
        3       马凤英      孟曦东           10.00         20.00      孟曦东的母亲
          合计                       50.00        100.00          ——
    
    
    2、股份有限公司设立情况
    
    本公司系由博睿有限整体变更设立的股份有限公司。
    
    本次变更以博睿有限截至2015年11月30日净资产37,916,565.10元为基础,按照1:0.878244的比例折股为3,330万股,每股面值1元,由原股东按原出资比例分别持有,余额4,616,565.10元计入公司资本公积。
    
    2016年2月5日,立信所出具“信会师报字[2016]第250462号”《验资报告》,确认公司整体变更设立股份公司的出资到位。
    
    2016年2月23日,公司取得了北京市工商行政管理局朝阳分局核发的统一社会信用代码号为91110105672840619D的《营业执照》。
    
    本公司发起人包括李凯、冯云彪、孟曦东等9名自然人,以及佳合兴利和元亨利汇。
    
    本公司整体变更设立时各发起人的持股情况如下:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
           序号          股东名称或姓名              持股数(股)            持股比例
          1               李  凯                           10,869,000         32.6396%
          2               冯云彪                            5,364,000         16.1081%
          3               孟曦东                            4,983,000         14.9640%
          4               王利民                            1,764,000          5.2973%
          5               吴华鹏                            1,764,000          5.2973%
          6              佳合兴利                           1,650,000          4.9550%
          7              元亨利汇                           1,650,000          4.9550%
          8               侯健康                            1,503,000          4.5135%
          9               焦若雷                            1,353,000          4.0631%
          10               李晓宇                            1,200,000          3.6036%
          11               许文彬                            1,200,000          3.6036%
         合  计                                33,300,000          100.00%
    
    
    (二)报告期内的股本和股东变化情况
    
    报告期内,发行人存在一次股份转让,具体情况如下:
    
    2018年7月11日,王利民、焦若雷、李晓宇、孟曦东、侯健康、吴华鹏、李凯、许文彬、冯云彪分别与苏商基金签订《股份转让协议》,约定王利民将其持有的发行人99,900股股份、焦若雷将其持有的发行人76,590股股份、李晓宇将其持有的发行人66,600股股份、孟曦东将其持有的发行人276,390股股份、侯健康将其持有的发行人83,250股股份、吴华鹏将其持有的发行人99,900股股份、李凯将其持有的发行人398,170股股份、许文彬将其持有的发行人66,600股股份、冯云彪将其持有的发行人59,940股股份转让给苏商基金。
    
    同日,李凯与顾慧翔签订《股份转让协议》,约定李凯将其持有的发行人204,560股股份转让给顾慧翔。冯云彪与刘小玮签订《股份转让协议》,约定冯云彪将其持有的发行人239,760股股份转让给刘小玮。
    
    2018年9月26日,博睿数据完成本次股份转让的工商变更登记。本次股份转让前后,公司的股权结构如下:
    
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                  股东名称/姓名             股份转让前                      股份转让后
      持股数(股)      持股比例      持股数(股)      持股比例
              李凯            10,869,000        32.6396%       10,266,270        30.8296%
               冯云彪            5,364,000        16.1081%        5,064,300        15.2081%
               孟曦东            4,983,000        14.9640%        4,706,610        14.1340%
               王利民            1,764,000         5.2973%        1,664,100         4.9973%
               吴华鹏            1,764,000         5.2973%        1,664,100         4.9973%
                元亨利汇           1,650,000         4.9550%        1,650,000         4.9550%
                佳合兴利           1,650,000         4.9550%        1,650,000         4.9550%
               侯健康            1,503,000         4.5135%        1,419,750         4.2635%
               焦若雷            1,353,000         4.0631%        1,276,410         3.8331%
               李晓宇            1,200,000         3.6036%        1,133,400         3.4036%
               许文彬            1,200,000         3.6036%        1,133,400         3.4036%
                苏商基金                   -               -        1,227,340         3.6857%
               刘小玮                    -               -          239,760         0.7200%
               顾慧翔                    -               -          204,560         0.6143%
               合  计           33,300,000         100.00%       33,300,000         100.00%
    
    
    上述股份转让系为引进外部投资者,优化股权结构;上述新增股东均以42.04元/股的股权转让价格取得股份,该等股权转让价格系以博睿数据2017年度经审计净利润为基础,经交易各方协商后按照博睿数据14亿元人民币的估值确定。(三)发行人历史上的股权代持情况
    
    发行人历史上曾存在股权代持情况,截至招股意向书签署日,相关股权代持均已完全解除,相关实际出资人不存在违反竞业禁止相关规定或约定、不存在规避投资限制或利益冲突相关规定或约定等情形,代持解除后发行人股权清晰,不存在纠纷或潜在纠纷。
    
    发行人股权代持关系形成及解除过程、实际出资人在外任职及竞业禁止期间(如有)与其在公司投资、任职、参与经营管理期间的重合情况如下:
    
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           实际出                                                    实际出资人在  竞业禁
          资人   代持人     代持关系形成         代持关系解除       外任职情况   止的情
                                                                       形
             2008年2月,博睿
             有限设立,陈珏代李  2010年12月,陈珏将
      陈珏   凯持有30万元出资   所持 29 万元出资额转
             额;2010年11月股    让给刘青武,与李凯解
             权转让后实际代持    除代持关系
             29万元出资额
             2008年2月,博睿
             有限设立,孙辉代李  2010年12月,孙辉将
      孙辉   凯持有10万元出资   所持9万元出资额转让   2008年2月至
             额;2010年11月股    给刘青武,与李凯解除  2012年12月,
          李凯            权转让后实际代持9  代持关系              担任上海帝联   不涉及
             万元出资额                                信息科技发展
             2010年12月,刘青    2013年9月,刘青武将   有限公司销售
             武受让陈珏、孙辉    所持84.06万元出资额    副总裁
             (均为李凯代持人)  转让给李凯,与李凯解
             共计  38 万元出资   除代持关系(其余  9.7
     刘青武  额,受让王志明(冯 万元出资额于同次股权
             云彪代持人)实际转  转让时转让给其他股
             让给李凯的55.76万   东,相关受让方与李凯
             元出资额,合计为李  不存在代持关系),至此
             凯代持93.76万元出   李凯不再存在代持情况
             资额
             2008年2月,博睿
             有限设立,马凤英代  2015年6月,马凤英将
             孟曦东持有10万元    所持166.1万元出资额    2008年2月至
           孟曦东  马凤英  出资额;经过历次股 转让给孟曦东,与孟曦  2015年6月,    不涉及
             权变动,至2015年    东解除代持关系,至此  未在外任职
             2月股权转让后实际   孟曦东不再存在代持情
             代持166.1万元出资   况
             额
                                 2015年2月,王志明将
             2010年9月,增资     所持178.8万元出资额
             入股,王志明代冯云  转让给冯云彪,与冯云  2010年9月至
             彪持有 100.68 万元  彪解除代持关系(其余  2014年9月,
           冯云彪  王志明  出资额;经过历次股 3.7 万元出资额于同次  担任北京云健   不涉及
             权变动,至2014年    股权转让时转让给其他  泰兴商贸有限
             6月增资后实际代持   股东,相关受让方与冯  公 司 执 行 董
             182.5万元出资额     云彪不存在代持关系),事、总经理
                                 至此冯云彪不再存在代
                                 持情况
    
    
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           实际出                                                    实际出资人在  竞业禁
          资人   代持人     代持关系形成         代持关系解除       外任职情况   止的情
                                                                       形
             2010年9月,增资     2011年4月,淡召珍将   2010年9月至
             入股,淡召珍代吴华  所持 15 万元出资额转  2011年4月,
     淡召珍  鹏持有16万元出资   让给王志明(冯云彪代  担任凤凰在线
             额;2010年11月股    持人),首次与吴华鹏解(北京)信息
             权转让后实际代持    除代持关系,吴华鹏亦  技术有限公司
             15万元出资额        实现退出              技术副总裁;
                                 2015年2月,刘广霞将   2013年9月至
             2013年9月,刘广     所持58.8万元出资额转   2015年10月,
             霞受让王志明(冯云  让给淡召珍,与吴华鹏  担任北京西邻
             彪 代 持 人)所  持  解除代持关系,吴华鹏  开元科技发展
     刘广霞  14.05万元出资额,   更换代持人为淡召珍    有 限 公 司 监
           吴华鹏           吴华鹏再次入股;   (其余11.4万元出资额   事;2014年至   不涉及
             2014年6月增资后     于同次股权转让时转让  2015年10月,
             刘 广 霞 实 际 代 持  给其他股东,相关受让  担任云易时代
             70.2万元出资额      方与吴华鹏不存在代持  (北京)信息
                                 关系)                咨询有限公司
                                                       执行董事、经
                                 2015年10月,淡召珍    理;2015年1
             2015年2月,淡召     将所持58.8万元出资额   月至 2015 年
     淡召珍  珍受让刘广霞所持   转让给吴华鹏,再次与  10月,担任北
             58.8万元出资额      吴华鹏解除代持关系,  京一零二四精
                                 至此吴华鹏不再存在代  英教育科技有
                                 持情况                限公司执行董
                                                       事、经理。
    
    
    三、发行人报告期内的重大资产重组情况
    
    报告期内,发行人不存在重大资产重组情况。
    
    四、发行人在其他证券市场的上市/挂牌情况
    
    截至招股意向书签署日,发行人未在其他证券市场上市或挂牌。
    
    五、发行人股权结构和组织结构
    
    (一)发行人股权结构
    
    截至招股意向书签署日,公司股权结构如下:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书(二)发行人分支机构
    
    截至招股意向书签署日,发行人存在一家分支机构,为北京博睿宏远数据科技股份有限公司上海分公司,具体情况如下:
    
    上海分公司成立日期为 2012 年 3 月 30 日,统一社会信用代码号为9131023059314595XA,住所为上海市崇明县城桥镇秀山路8号3幢4层G区2103室(崇明工业园区),经营范围为在沪经营母公司相关业务(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。该分公司主要职能是为公司在华东地区的业务开拓提供支持。
    
    (三)控股股东/实际控制人及其一致行动人控制的其他企业的情况
    
    截至招股意向书签署日,除公司及佳合兴利外,控股股东/实际控制人李凯未控制其他企业;除元亨利汇外,实际控制人的一致行动人冯云彪、孟曦东未控制其他企业。
    
    六、发行人控股子公司、参股公司情况
    
    截至招股意向书签署日,发行人未控股或参股其他企业。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书七、持有公司5%以上股份的主要股东及实际控制人的基本情况
    
    (一)控股股东/实际控制人及其一致行动人的基本情况
    
    1、基本情况
    
    公司控股股东、实际控制人为李凯,中国国籍,身份证号码为11010519740711****,截至招股意向书签署日,李凯直接持有发行人10,266,270股股份,通过佳合兴利间接持有发行人 293,700 股股份,合计持有发行人10,559,970股股份,占发行人股份总数的31.7116%。李凯目前担任公司的董事长。
    
    冯云彪为李凯姐姐之配偶,为公司控股股东、实际控制人的一致行动人。截至招股意向书签署日,冯云彪直接持有发行人5,064,300股股份,通过元亨利汇间接持有发行人134,310股股份,合计持有发行人5,198,610股股份,占发行人股份总数的15.6114%。冯云彪目前担任公司的董事、总经理。
    
    孟曦东为公司控股股东、实际控制人的一致行动人。孟曦东直接持有发行人4,706,610 股股份,通过元亨利汇间接持有发行人 383,130 股股份,合计持有5,089,740股股份,占发行人股份总数的15.2845%。孟曦东目前担任公司的董事、副总经理。
    
    2、一致行动协议的签署情况
    
    2016年2月1日,为保证公司股权结构稳定、治理结构合理、使公司各项决策能够有效运行,李凯、冯云彪和孟曦东签署了《一致行动协议书》,主要情况如下:
    
    签署主体 李凯(甲方)、冯云彪(乙方)、孟曦东(丙方)
    
    签署日期 2016年2月1日
    
    期限效力 本协议自各方签署之日起生效,至公司的股份首次公开发行并上市后三十
    
    六个月届满之日终止。
    
    1、协议三方同意,在本协议有效期内,在处理有关公司经营发展且根据公
    
    司法等有关法律法规和公司章程需要由公司董事会或股东大会作出决议的
    
    主要内容 事项时均应采取一致行动;
    
    2、协议三方同意,在本协议有效期内,协议各方均有在法律规定条件下向
    
    董事会、股东大会提出提案的权利,但是,除甲方以外的其他协议各方提
    
    出提案的,应就提案内容事先与甲方沟通,如对提案内容有不一致意见的,
    
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     均应以甲方意见为准。
     3、协议三方采取一致行动的方式为:召开董事会及股东大会之前,协议各
     方应就审议的事项进行沟通,以保证协议三方在董事会和股东大会上行使
     一致的表决权。协议各方对董事会或股东大会审议的事项出现不一致的表
     决意见时,均应保持与甲方表决意见一致。
     4、在本协议有效期内,除关联交易需要回避的情形外,协议三方保证在参
     加公司股东大会或董事会行使表决权时按照事先所达成的一致意见行使表
     决权。协议各方可以亲自参加公司召开的股东大会或董事会,也可以委托
     协议的其他方代为参加股东大会或董事会并代为行使表决权。
     1、除甲方以外的其他协议各方提出提案的,应就提案内容事先与甲方沟通,
                 发生意见分歧   如对提案内容有不一致意见的,均应以甲方意见为准。
                 或纠纷时的解   2、协议各方对董事会或股东大会审议的事项出现不一致的表决意见时,均
                 决机制         应保持与甲方表决意见一致。
     3、协议各方因履行本协议发生争议应友好协商,如协商不成,协议各方均
     可向公司住所地法院提起诉讼。
    
    
    3、实际控制人能够控制的发行人表决权情况
    
    公司控股股东、实际控制人李凯直接持有发行人10,266,270股股份,李凯控制的佳合兴利持有发行人1,650,000股股份,李凯一致行动人冯云彪、孟曦东分别直接持有发行人5,064,300股股份、4,706,610股股份,受冯云彪、孟曦东共同控制并与李凯存在一致行动关系的元亨利汇持有发行人1,650,000股股份。
    
    李凯基于其合计持有的发行人股份、对佳合兴利的控制关系及与冯云彪、孟曦东、元亨利汇间的一致行动关系能够控制发行人合计23,337,180股股份的表决权,占本次发行前发行人全体股东所持表决权的70.08%。
    
    (二)控股股东/实际控制人直接或间接持有发行人的股份质押或其他有争议的
    
    情况
    
    截至招股意向书签署日,公司控股股东/实际控制人李凯及其一致行动人冯云彪、孟曦东持有的本公司股份不存在质押或其他有争议的情况。
    
    (三)合计持有公司5%以上股份的股东
    
                                                                          是否拥
          序号    姓名    性   国籍  直接持股数  间接持股数  合计持股   身份证号码   有境外
              别            (股)      (股)      比例                  永久居
                                                                           留权
        1     李  凯   男   中国   10,266,270     293,700  31.7116%  1101051974     否
                                                            0711****
    
    
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        2     冯云彪   男   中国    5,064,300     134,310   15.6114%  1201061971     否
                                                            0717****
        3     孟曦东   男   中国    4,706,610     383,130  15.2845%  11022419751    否
                                                            110****
        4     侯健康   男   中国    1,419,750     666,930   6.2663%  11010519740    否
                                                            501****
        5     王利民   男   中国    1,664,100     105,600   5.3144%  1202221976     否
                                                            1007****
    
    
    八、发行人有关股本的情况
    
    (一)本次发行前后发行人股本变化情况
    
    发行人本次发行前总股本为3,330万股,本次拟向社会公开发行1,110万股,假定本次发行1,110万股,发行前后公司的股本结构如下:
    
           股份类    股东名称/               发行前                       发行后
         别         姓名       持股数(股)     持股比例    持股数(股)    持股比例
         李凯         10,266,270      30.8296%      10,266,270      23.1222%
        冯云彪         5,064,300       15.2081%      5,064,300      11.4061%
        孟曦东         4,706,610       14.1340%      4,706,610      10.6005%
        王利民         1,664,100       4.9973%       1,664,100       3.7480%
        吴华鹏         1,664,100       4.9973%       1,664,100       3.7480%
       佳合兴利        1,650,000       4.9550%       1,650,000       3.7162%
           有限售     元亨利汇       1,650,000       4.9550%       1,650,000       3.7162%
           条件的
          股份       侯健康        1,419,750       4.2635%       1,419,750       3.1976%
        焦若雷         1,276,410       3.8331%       1,276,410       2.8748%
       苏商基金        1,227,340       3.6857%       1,227,340       2.7643%
        李晓宇         1,133,400       3.4036%       1,133,400       2.5527%
        许文彬         1,133,400       3.4036%       1,133,400       2.5527%
        刘小玮          239,760        0.7200%       239,760       0.5400%
        顾慧翔          204,560        0.6143%       204,560       0.4607%
         拟发行社会公众股           -              -         11,100,000      25.0000%
     合计             33,300,000      100.00%      44,400,000      100.00%
    
    
    (二)发行前发行人前十名股东情况
    
         序号     股东名称/姓名         直接持股数(股)              直接持股比例
    
    
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         序号     股东名称/姓名         直接持股数(股)              直接持股比例
        1          李凯                 10,266,270                   30.8296%
        2         冯云彪                5,064,300                    15.2081%
        3         孟曦东                4,706,610                    14.1340%
        4         王利民                1,664,100                    4.9973%
        5         吴华鹏                1,664,100                    4.9973%
        6        元亨利汇               1,650,000                    4.9550%
        7        佳合兴利               1,650,000                    4.9550%
        8         侯健康                1,419,750                    4.2635%
        9         焦若雷                1,276,410                    3.8331%
        10        苏商基金               1,227,340                    3.6857%
    
    
    (三)发行前发行人前十名自然人股东及其在公司担任的职务
    
    本次发行前公司前十名自然人股东及其在发行人担任的职务如下:序号 股东姓名 在公司任职情况 直接持股数(股) 直接持股比例
    
         1         李凯                董事长              10,266,270       30.8296%
         2        冯云彪            董事、总经理           5,064,300        15.2081%
         3        孟曦东           董事、副总经理          4,706,610        14.1340%
         4        王利民       董事、华东区销售负责人      1,664,100        4.9973%
         5        吴华鹏                 无                1,664,100        4.9973%
         6        侯健康      监事会主席、采购部负责人     1,419,750        4.2635%
         7        焦若雷       董事、华南区销售负责人      1,276,410        3.8331%
         8        李晓宇                 无                1,133,400        3.4036%
         9        许文彬                 无                1,133,400        3.4036%
         10        刘小玮                 无                 239,760         0.7200%
    
    
    (四)发行人股本中的国有股及外资股情况
    
    本次发行前,发行人股本中不存在国有股份或外资股份。(五)最近一年新增股东情况
    
    截至招股意向书签署日,最近12个月内发行人不存在新增股东的情况。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书(六)本次发行前各股东间的关联关系及关联股东的各自持股比例
    
    1、本次发行前各股东间的关联关系
    
    本次发行前,公司各股东间的关联关系如下:
    
    (1)自然人股东冯云彪为公司控股股东、实际控制人李凯姐姐的配偶。
    
    (2)自然人股东李凯、侯健康、王利民、焦若雷分别持有佳合兴利17.80%、40.42%、6.40%、20.50%的财产份额,自然人股东冯云彪、孟曦东分别持有元亨利汇8.14%、23.22%的财产份额。
    
    (3)自然人股东顾慧翔在苏商基金的基金管理人金浦欣成中担任投资总监。
    
    除上述情况外,公司其他各股东之间无关联关系。
    
    2、关联股东的持股比例
    
    截至招股意向书签署日,上述存在关联关系的股东在本公司持股比例如下:序号 姓名 直接持股数(股) 间接持股数(股) 合计持股比例
    
        1       李  凯          10,266,270              293,700            31.7116%
        2       冯云彪           5,064,300              134,310            15.6114%
        3       孟曦东           4,706,610              383,130            15.2845%
        4       侯健康           1,419,750              666,930            6.2663%
        5       王利民           1,664,100              105,600            5.3144%
        6       焦若雷           1,276,410              338,250            4.8488%
        7      佳合兴利          1,650,000                 -               4.9550%
        8      元亨利汇          1,650,000                 -               4.9550%
        9       顾慧翔            204,560                  -               0.6143%
        10      苏商基金          1,227,340                 -               3.6857%
    
    
    (七)发行人股东公开发售股份情况
    
    本次发行不涉及发行人股东公开发售股份的情况。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书九、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员简要情况
    
    (一)董事会成员
    
    公司董事会由9名董事组成,其中3名独立董事,其提名及选任情况如下:
    
            姓名            在本公司任职              提名人        本届董事会任职期限
             李  凯              董事长                 董事会          2019.2.1-2022.1.31
             冯云彪           董事、总经理              董事会          2019.2.1-2022.1.31
             孟曦东          董事、副总经理             董事会          2019.2.1-2022.1.31
             王利民      董事、华东区销售负责人         董事会          2019.2.1-2022.1.31
             焦若雷      董事、华南区销售负责人         董事会          2019.2.1-2022.1.31
             顾慧翔               董事                  董事会          2019.2.1-2022.1.31
             郑海英             独立董事                董事会          2019.2.1-2022.1.31
             曲  凯             独立董事                董事会          2019.2.1-2022.1.31
             刘  航             独立董事                董事会          2019.2.1-2022.1.31
    
    
    上述各位董事简历及主要任职情况如下:
    
    1、李凯先生:1974年7月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大学本科学历。2000年5月至2006年6月,任上海网宿科技发展有限公司销售总监;2006年7月至2012年12月,任上海帝联信息科技发展有限公司销售副总裁;2013年1月至2015年6月,在博睿有限任职,负责博睿有限的日常经营并对重大事项进行决策;2015年6月至2016年2月,担任博睿有限执行董事;2016年2月至今,任博睿数据董事长。
    
    2、冯云彪先生:1971年7月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大专学历。1993年11月至1997年12月,任北京华堂高桥食品有限公司销售部副经理;1997年12月至2002年6月,自由职业;2002年6月至2014年10月,任北京云健泰兴商贸有限公司法定代表人、执行董事、总经理;2008年5月至2015年6月,在博睿有限任职,负责博睿有限日常经营管理;2015年6月至2016年2月,任博睿有限经理;2016年2月至今任博睿数据董事、总经理。
    
    3、孟曦东先生:1975年11月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大学本科学历。1998年8月至2000年3月,任中国航空第303研究所软件工程师;博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书2000年3月至2008年1月,任北京千龙新闻网络传播有限责任公司技术总监;2008年2月至2016年2月,任博睿有限首席技术官;自2016年2月至今,任博睿数据董事、副总经理。
    
    4、王利民先生:1976年10月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大学专科学历。1998年9月至2010年6月,任上海和辰网络科技有限公司销售总监;2010年9月至2016年2月,任博睿有限上海分公司总经理,兼任上海贝睿网络科技有限公司总经理;2016年2月至2017年10月,任博睿数据董事,兼任博睿数据上海分公司总经理、上海贝睿网络科技有限公司总经理;2017年10月至今,任博睿数据董事、华东区销售负责人,兼任博睿数据上海分公司总经理。
    
    5、焦若雷先生:1982年7月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大专学历。2003年至2005年9月,任北京沙驼石化工程技术开发有限公司技术开发部经理;2005年10月至2007年9月,任北京立信科达科技发展有限公司销售总监;2007年10月至2009年9月,任中国国际广播电台国际在线市场营销部总监;2009年10月至2010年9月,任上海帝联信息科技发展有限公司大客户经理;2010年10月至2016年1月,任博睿有限北京分公司总经理;2016年2月至2018年8月,任博睿数据华北区销售负责人;2018年9月至2019年6月,任博睿数据董事、华北区销售负责人;2019年7月至今,任博睿数据董事、华南区销售负责人。
    
    6、顾慧翔先生:1978年9月出生,中国国籍,无境外永久居留权,硕士研究生学历。2003年3月至2006年5月,任英特尔(中国)有限公司软件工程师;2007年2月至2014年2月,任国际商业机器(中国)有限公司云存储架构师;2014年4月至2014年6月,任美光半导体(上海)有限责任公司售前技术支持;2014年7月至2015年5月,任星环信息科技(上海)有限公司售前技术总监;2015年5月至2017年9月,任上海金浦欣成投资管理有限公司投资总监;2017年10月至2019年3月,任上海金浦谦越投资管理有限公司投资总监;2019年4月至今,任上海金浦欣成投资管理有限公司投资总监;2016年5月至今,任北京优锘科技有限公司董事;2015年8月至今,任上海斗象信息科技有限公司董事;2016年4月至今,任常州涟漪信息咨询有限公司监事;2018年8月至今,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书任上海翔霁企业管理合伙企业(有限合伙)执行事务合伙人;2018年11月至2019年5月,任上海咖萌网络科技有限公司执行董事,2019年5月至今,任上海咖萌网络科技有限公司董事长、总经理;2019年11月至今,任恒泰柯半导体(上海)有限公司董事;2020年2月至今,为个人独资企业上海依欣企业管理咨询中心投资人;2018年9月至今,任博睿数据董事。
    
    7、郑海英女士:1963年10月出生,中国国籍,无境外永久居留权,会计学博士、硕士生导师、教授。1988年7月至1994年4月,历任中央财政管理干部学院会计系助教、讲师;1994年4月至1996年4月,在香港李文彬会计师事务所(M.B.LEE&CO LTD)进行国际人才交流;1996年4月至1999年4月,任中央财政管理干部学院会计系讲师;1999年5月至2002年10月任中央财经大学会计学院讲师;2002年10月至2017年10月,任中央财经大学会计学院副教授;2017年11月至今,任中央财经大学会计学院教授;2016年2月至今,任公司独立董事,目前兼任中原大地传媒股份有限公司、北京奥特美克科技股份有限公司、山东科源制药股份有限公司、永道射频技术股份有限公司、中国船舶燃料有限责任公司、东方集团股份有限公司、云南恩捷新材料股份有限公司独立董事。
    
    8、曲凯先生:1970年5月出生,中国国籍,无境外永久居留权,本科学历,律师。1992年7月至1994年11月任职于吉林省土地管理局;1994年11月至1997年7月任职于长春市房地产律师事务所;1997年8月至1999年4月任职于北京京融律师事务所;1999年4月至2003年5月任职于北京市中银律师事务所;2003年5月创办北京凯文律师事务所,担任合伙人;2012年3月至2015年1月任北京国枫凯文律师事务所合伙人;2015年1月北京国枫凯文律师事务所更名为北京国枫律师事务所,继续担任合伙人;2016年2月至今,任公司独立董事,目前兼任安徽黄山胶囊股份有限公司、福建省青山纸业股份有限公司、福建夜光达科技股份有限公司、康平科技(苏州)股份有限公司独立董事。
    
    9、刘航先生:1975年5月出生,中国国籍,无境外永久居留权,本科学历。2003年4月至2006年5月,任北京金山数字娱乐科技有限公司技术总监;2006年6月至2008年1月,任北京搜狐软件有限公司运营总监;2008年1月至2015年4月,任完美世界(北京)软件有限公司技术副总裁;2015年5月至2017年博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书1月,任量子矩阵(北京)投资有限公司合伙人;2015年7月至今,任北京顺时运科贸有限公司监事;2016年5月至今,任北京乐橙时代科技有限公司执行董事、经理;2016年8月至今,任上海翻翻豆网络科技有限公司董事;2017年1月至今,任深圳励石诺世界投资管理中心(有限合伙)合伙人;2017年5月至2019年1月,任人加智能机器人技术(北京)有限公司董事;2018年3月至今,任上海云敞网络科技有限公司董事;2018年9月至今,任智慧航安(北京)科技有限公司监事;2019年6月至今,任北京亚康万玮信息技术股份有限公司独立董事;2016年2月至今,任博睿数据独立董事。
    
    (二)监事会成员
    
    公司监事会由3名监事组成,其中1名职工监事,其提名及选聘情况如下:
    
             姓名            在本公司任职              提名人             任职期限
              侯健康     监事会主席、采购部负责人        监事会          2019.2.1-2022.1.31
              袁晓冬            监事、会计               监事会          2019.2.1-2022.1.31
              杜文惠            监事、行政           职工代表大会选举    2019.1.17-2022.1.16
    
    
    上述各位监事简历及主要任职情况如下:
    
    1、侯健康先生:1974年5月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大专学历。2003年3月至2006年5月,为北京首开天鸿集团有限公司销售人员;2006年6月至2008年5月,任上海帝联信息科技发展有限公司销售经理;2008年7月至2016年2月,任博睿有限销售经理;2016年2月至今任博睿数据采购部负责人、监事会主席。
    
    2、袁晓冬先生:1979年8月出生,中国国籍,无境外永久居留权,本科学历。2002年7月至2013年12月,任装甲兵工程学院财务处会计;2014年6月至2016年2月,任博睿有限财务部会计;2016年2月至今,任博睿数据财务部会计、监事。
    
    3、杜文惠女士:1985年4月出生,中国国籍,无境外永久居留权,大专学历。2007年1月至2010年3月,任职于北京艾斯弧建筑规划设计咨询有限公司;2010年7月至2016年1月,任博睿有限行政助理;2016年1月至今,任博睿数据行政、监事。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    (三)高级管理人员
    
    根据《公司章程》,公司总经理、副总经理、财务总监及董事会秘书为公司高级管理人员。公司目前共有3名高级管理人员,基本情况如下:
    
               姓名                在本公司任职                     任职期限
                冯云彪                  总经理                    2019.2.1-2022.1.31
                孟曦东                 副总经理                   2019.2.1-2022.1.31
                李新建           财务总监、董事会秘书             2019.2.1-2022.1.31
    
    
    各高级管理人员简历及主要任职情况如下:
    
    1、冯云彪先生:现任公司董事兼总经理,简历详见招股意向书本节之“九、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员简要情况”之“(一)董事会成员”。
    
    2、孟曦东先生:现任公司董事兼副总经理,简历详见招股意向书本节之“九、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员简要情况”之“(一)董事会成员”。
    
    3、李新建先生:现任公司财务总监兼董事会秘书,1966年7月出生,中国国籍,无境外永久居留权,本科学历。1988年7月至1996年12月,任职于中原制药厂财务部;1996年12月至2002年12月,任郑州会计师事务所副所长;2003年1月至2014年2月,任河南辉煌科技股份有限公司财务总监、董事会秘书;2015年1月至2016年1月,任博睿有限财务总监;2016年2月至今,任博睿数据财务总监、董事会秘书,目前兼任郑州瑞龙制药股份有限公司、光明乳业股份有限公司独立董事。
    
    (四)核心技术人员
    
    1、核心技术人员的认定依据
    
    发行人综合考虑相关人员的专业能力、研发经验、从业经验、入职年限以及对公司核心技术、主要产品的贡献程度,并结合发行人生产经营需要和相关人员对企业生产经营发挥的实际作用后认定核心技术人员。具体而言,发行人相关人员需同时满足以下三个条件方可被认定为核心技术人员:
    
    (1)拥有深厚且与公司业务匹配的资历背景,且在公司任职6年以上;
    
    (2)在公司研发、设计等岗位上发挥重要影响或担任重要职务(被认定为博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书专家级、科学家级的员工或担任总监级、副总裁级的职务);
    
    (3)任职期间主导完成多项核心技术的研发,完成多项专利、技术成果的申请。
    
    发行人基于上述依据认定了如下核心技术人员:
    
           姓名   任职   级别/职务               研发成果及对公司的具体贡献
     年限
                        全面负责公司产品、技术和服务的发展规划,制定了应用
     12年   董事、副总  大数据的架构体系、应用运营的分析模型体系和监测节点
           孟曦东   以上   经理(科学  资源的网络管理体系。在其带领下,公司已累计获得 5 项
             家级别)   发明专利、59项软件著作权,并在关键技术产品层面领先
                        于业内同行。
            研发副总裁  从事软件研发尤其是应用性能管理行业逾十年,带领团队
          程捷     8年   (副总裁级  成功研发Bonree Net网络性能监测客户端、Bonree APP网
     以上      别)     络性能监测平台、Bonree SDK移动APP性能管理平台、
                        Bonree Server应用性能管理平台等多款核心产品。
      6年   武汉研发中  主持开发 Bonree APP 网络性能监测平台数据采集引擎和
           吴少阳   以上   心总监(总  BonreeSDK移动APP性能管理平台数据采集引擎,带领公
             监级别)   司武汉研发团队研发了Bonree Server应用性能管理平台。
    
    
    2、核心技术人员简历
    
    (1)孟曦东先生:现任公司董事兼副总经理,简历详见招股意向书本节之“九、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员简要情况”之“(一)董事会成员”。
    
    (2)程捷先生:现任公司研发副总裁,1987年3月出生,中国国籍,无境外永久居留权,本科学历。2008年7月至2009年8月,任职于赛维航电科技有限公司测试部;2009年8月至2011年7月任职于博睿有限研发部;2011年7月至2013年7月,任腾讯科技(北京)有限公司工程师;2013年7月至2016年2月,任博睿有限研发总监;2016年2月至2018年3月,任博睿数据研发总监;2018年3月至今,任博睿数据研发副总裁。
    
    (3)吴少阳先生:现任公司武汉研发中心总监,1987年6月出生,中国国籍,无境外永久居留权,硕士研究生学历。2012年9月至2013年8月,任北京华大九天软件有限公司平台部研发工程师;2013年9月至2016年2月,任博睿有限研发部经理;2016年2月至今,任博睿数据武汉研发中心总监。
    
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    (五)董事、监事、高级管理人员及核心技术人员的兼职情况
    
    截至招股意向书签署日,公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员的兼职情况如下:
    
          姓名     本公司                      兼职情况                     兼职单位与公
       职务               单位名称                  职务       司的关联关系
                                                               持有公司5%
                                                执行事务合伙   以上股份的自
          李凯     董事长   佳合兴利                              人        然人股东及公
                                                               司董事控制的
                                                                 其他企业
                                                               持有公司5%
                                                               以上股份的自
           冯云彪   董事、总  元亨利汇                         执行事务合伙   然人股东及公
       经理                                          人        司董事及高级
                                                               管理人员控制
                                                                的其他企业
                                                               持有公司5%
                                                               以上股份的自
           孟曦东   董事、副  元亨利汇                         执行事务合伙   然人股东及公
      总经理                                         人        司董事及高级
                                                               管理人员控制
                                                                的其他企业
               上海金浦欣成投资管理有限公司       投资总监          无
                                                               公司董事担任
               北京优锘科技有限公司                 董事       董事的其他企
                                                                    业
                                                               公司董事担任
               上海斗象信息科技有限公司             董事       董事的其他企
                                                                    业
                                                               公司董事控制
           顾慧翔     董事    上海咖萌网络科技有限公司        董事长、总经理 高并担级管任理董事人员、
                                                                的其他企业
               常州涟漪信息咨询有限公司             监事            无
               上海翔霁企业管理合伙企业(有限   执行事务合伙   公司董事控制
               合伙)                                人         的其他企业
                                                               公司董事担任
               恒泰柯半导体(上海)有限公司         董事       董事的其他企
                                                                    业
               上海依欣企业管理咨询中心         个人独资企业   公司董事控制
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
          姓名     本公司                      兼职情况                     兼职单位与公
       职务               单位名称                  职务       司的关联关系
                                                   投资人       的其他企业
               中央财经大学会计学院                 教授            无
               永道射频技术股份有限公司           独立董事          无
               山东科源制药股份有限公司           独立董事          无
           郑海英   独立董事  中原大地传媒股份有限公司           独立董事          无
               中国船舶燃料有限责任公司           独立董事          无
               北京奥特美克科技股份有限公司       独立董事          无
               东方集团股份有限公司               独立董事          无
               云南恩捷新材料股份有限公司         独立董事          无
               北京国枫律师事务所                  合伙人           无
               安徽黄山胶囊股份有限公司           独立董事          无
           曲  凯   独立董事  福建省青山纸业股份有限公司         独立董事          无
               福建夜光达科技股份有限公司         独立董事          无
               康平科技(苏州)股份有限公司       独立董事          无
                                                               公司独立董事
               北京乐橙时代科技有限公司         执行董事、经理 控制的其他企
                                                                    业
               上海翻翻豆网络科技有限公司           董事            无
           刘  航   独立董事  上海云敞网络科技有限公司             董事            无
               北京亚康万玮信息技术股份有限公     独立董事          无
               司
               北京顺时运科贸有限公司               监事            无
               智慧航安(北京)科技有限公司         监事            无
                                                               公司高级管理
               郑州瑞龙制药股份有限公司           独立董事     人员担任独立
      财务总                                                   董事的其他企
           李新建   监、董事                                                       业
      会秘书                                                   公司高级管理
               光明乳业股份有限公司               独立董事     人员担任独立
                                                               董事的其他企
                                                                    业
    
    
    (六)董事、监事、高级管理人员及核心技术人员之间存在的亲属关系
    
    除董事兼总经理冯云彪为公司董事长李凯的姐姐的配偶外,本公司董事、监博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书事、高级管理人员及核心技术人员相互之间不存在亲属关系。
    
    十、董事、监事、高级管理人员与核心技术人员签署的协议及履行情
    
    况,所持股份被质押、冻结或发生诉讼纠纷的情况
    
    本公司与独立董事郑海英、曲凯、刘航签署《聘任合同》和《保密协议》,与非独立董事、监事、高级管理人员及核心技术人员均签订了《劳动合同》和《保密及竞业禁止协议》。除上述协议外,本公司的董事、监事、高级管理人员及核心技术人员未与本公司签订其他协议。截至招股意向书签署日,上述人员均严格遵守并履行了上述协议相关内容。
    
    截至招股意向书签署日,发行人的董事、监事、高级管理人员及核心技术人员所持发行人股份不存在被质押、冻结或发生诉讼纠纷等情形。
    
    十一、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员最近两年的变动情
    
    况
    
    (一)最近两年董事、监事、高级管理人员及核心技术人员变动情况、原因
    
           人员     时间       变动前           变动后         变动情况      变动原因
             李凯、冯云彪、  李凯、冯云彪、孟 新增非独立董   完善公司治
           董事     2018.9  孟曦东、王利民、曦东、王利民、焦  事焦若雷、顾   理并满足生
             郑海英、曲凯、  若雷、顾慧翔、郑 慧翔           产经营需要
             刘航            海英、曲凯、刘航
           监事       -           -                -               -              -
             高级管理     -           -                -               -              -
           人员
             核心技术   2018.5  孟曦东、程捷、  孟曦东、程捷、吴 减少李扬       工作职位调
           人员            吴少阳、李扬    少阳                            整
    
    
    (二)对公司的影响
    
    公司最近两年内董事、监事、高级管理人员及核心技术人员未发生重大变化,公司治理结构保持整体稳定。公司新增两名董事系为完善公司治理并满足生产经营需要,其中焦若雷由公司内部培养产生,顾慧翔由公司股东苏商基金委派;公司减少一名核心技术人员系因其个人原因调整工作职位。公司董事及核心技术人博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书员变动人数较少,高级管理人员及监事未发生变动,且发行人核心骨干人员亦未发生变动,不会对公司造成不利影响。
    
    十二、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员与发行人及其业务
    
    相关的对外投资情况
    
    截至招股意向书签署日,公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员不存在与发行人及其业务相关的对外投资情况。
    
    十三、董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属持有公
    
    司股份的情况
    
    (一)董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属持股情况
    
    截至招股意向书签署日,公司董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属持有公司股份的情况如下:
    
        序    姓名     职务/亲属关    直接持股数    间接持股数    间接持股   合计持股
        号                 系          (股)        (股)        方式       比例
       1    李  凯      董事长       10,266,270       293,700      通过佳合   31.7116%
                                                           兴利持股
       2    冯云彪   董事、总经理    5,064,300       134,310      通过元亨   15.6114%
                                                           利汇持股
               董事、副总经                                通过元亨
       3    孟曦东   理、核心技术    4,706,610       383,130      利汇持股   15.2845%
                   人员
       4    王利民   董事、华东区    1,664,100       105,600      通过佳合    5.3144%
                销售负责人                                 兴利持股
       5    焦若雷   董事、华南区    1,276,410       338,250      通过佳合    4.8488%
                销售负责人                                 兴利持股
       6    顾慧翔       董事         204,560           -            -       0.6143%
       7    侯健康   监事会主席、    1,419,750       666,930      通过佳合    6.2663%
               采购部负责人                                兴利持股
       8    袁晓冬    监事、会计         -            3,300       通过元亨    0.0099%
                                                           利汇持股
       9    杜文惠    监事、行政         -            4,950       通过元亨    0.0149%
                                                           利汇持股
        10   李晓宇    公司财务总     1,133,400          -            -       3.4036%
               监、董事会秘
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
        序    姓名     职务/亲属关    直接持股数    间接持股数    间接持股   合计持股
        号                 系          (股)        (股)        方式       比例
               书李新建的配
                    偶
       11     程捷    核心技术人员        -           451,770      通过元亨    1.3567%
                                                           利汇持股
        12   吴少阳   核心技术人员        -           50,820      通过元亨    0.1526%
                                                           利汇持股
    
    
    截至招股意向书签署日,除上述情况外,本公司不存在董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属在本次发行前持有本公司股份的情况。
    
    (二)公司董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属所持发行人
    
    股份质押、冻结的情况
    
    截至招股意向书签署日,公司董事、监事、高级管理人员、核心技术人员及其近亲属所持有的公司股份不存在质押、冻结的情况。
    
    十四、董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬情况
    
    (一)公司董事、监事、高级管理人员及其他核心人员薪酬组成、确定依据及
    
    所履行程序
    
    1、薪酬组成
    
    公司董事(不含独立董事)、监事、高级管理人员及核心技术人员的薪酬主要由基本工资和绩效工资组成,绩效工资以公司当年业绩为基础确定。公司独立董事在本公司领取独立董事津贴,不享有其他福利待遇。
    
    2、确定依据
    
    公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬标准的制定体现了“按劳取酬”的分配原则,以达到激发工作积极性、提高工作效率、促进公司发展的目的。
    
    公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员的薪酬确定遵循以下原则:体现公司效益与薪酬挂钩的原则;体现激励与约束并重的原则;体现公司长远利益的原则;体现薪酬标准公开、公正、透明的原则。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    3、所履行的程序
    
    本公司董事、监事、高级管理人员的薪酬方案均按照《公司章程》等公司治理制度履行了相应的审议程序。
    
    公司董事、监事薪酬方案由薪酬与考核委员会制定,提交董事会审议通过后,再由股东大会审议通过;公司高级管理人员及核心技术人员薪酬方案由薪酬与考核委员会制定,提交董事会审议通过。
    
    (二)公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬总额占当期利润总
    
    额比重
    
    报告期内,发行人董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬总额(含社保、公积金)占当期利润总额的比例情况如下:
    
    单位:万元
    
                  项目                2019年             2018年             2017年
                    薪酬总额               379.84             366.62             333.43
                    利润总额              6,879.56            5,868.28            5,463.32
                  占比                 5.52%             6.25%             6.10%
    
    
    (三)公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员最近一年从公司及其关
    
    联企业领取薪酬的情况
    
    2019 年度,公司董事、监事、高级管理人员及核心技术人员在公司领取税前薪酬(不含社保、公积金)的情况如下:
    
                  姓名                        职务                  本公司领薪(万元)
                   李  凯                      董事长                       26.00
                   冯云彪                   董事,总经理                    26.00
                   孟曦东                  董事,副总经理                   24.42
                   王利民              董事,华东区销售负责人               37.00
                   焦若雷              董事,华南区销售负责人               46.84
                   顾慧翔                       董事                          -
                   郑海英                     独立董事                       6.00
                   曲  凯                     独立董事                       6.00
                   刘  航                     独立董事                       6.00
    
    
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                  姓名                        职务                  本公司领薪(万元)
                   侯健康             监事会主席,采购部负责人              19.50
                   袁晓冬                    监事,会计                     15.17
                   杜文惠                    监事,行政                     12.44
                   李新建               财务总监,董事会秘书                33.80
                   程  捷                    研发副总裁                     28.46
                   吴少阳                 武汉研发中心总监                  29.70
    
    
    除上述薪酬待遇外,公司董事、监事、高级管理人员和核心技术人员未在公司领取其他薪酬,未享受除社会保险和住房公积金外的其他待遇和退休金计划等。十五、公司已经制定或实施的股权激励及相关安排
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在已经制定或实施的股权激励及相关安排。
    
    十六、公司员工情况
    
    (一)员工人数及结构情况
    
    2017年12月31日、2018年12月31日及2019年12月31日,公司在职员工人数分别为276人、302人及331人。
    
    截至2019年12月31日,公司员工专业结构情况如下:
    
                       员工结构                员工人数(人)            占员工总数比例
                       研发人员                               173                    52.27%
                            技术支持及运维人员                           53                    16.01%
                         市场销售人员                              78                    23.56%
                       采购人员                                 2                     0.60%
                          管理及行政人员                             18                     5.44%
                       财务人员                                 7                     2.11%
                      合  计                                 331                   100.00%
    
    
    报告期各期末公司员工的学历构成情况如下:
    
             学历           2019.12.31             2018.12.31             2017.12.31
       人数        占比        人数       占比       人数       占比
    
    
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             硕 士           24         7.25%        18       5.96%       16        5.80%
             本 科          251        75.83%       236      78.15%      210       76.09%
             大 专           56        16.92%        48      15.89%       50       18.12%
             合 计          331       100.00%       302     100.00%      276      100.00%
    
    
    (二)社会保险和住房公积金执行情况
    
    公司根据国家和地方的有关规定与所有正式员工签订了《劳动合同》,按照相关法律法规的规定为正式员工办理了养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险等社会保险,并建立了住房公积金制度。
    
    报告期内,除存在发行人个别员工自行要求不缴纳相关社会保险费和住房公积金的情形外,发行人已按有关法律法规的规定和所在地社会保险和住房公积金主管部门的相关要求为所有符合条件的员工缴纳了社会保险费和住房公积金。
    
    截至报告期末,发行人已为所有符合条件的员工缴纳了社会保险费和住房公积金,且发行人已取得相关社会保险及住房公积金主管部门就发行人报告期内社会保险和住房公积金执行情况出具的无违法证明。
    
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    第六节 业务与技术
    
    一、发行人主营业务和主要产品基本情况
    
    (一)发行人主营业务
    
    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。发行人主营业务属于IT运维管理(ITOM)领域的重要分支—应用性能管理(APM)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。
    
    发行人产品可通过监测、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。
    
    发行人产品可供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。
    
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    (二)发行人主要产品及服务
    
    1、产品体系概述
    
    公司以“IT 质量管理与业务质量管理相结合”的理念作为产品研发的立足点,经过十余年发展,初步构建起以应用性能管理产品为核心,以大数据分析产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局,将企业从“事后发现问题、紧急处理”的IT运维思路逐渐向“事前预警问题、事中快速定位问题、事后溯源”的理念引导。
    
    公司的产品介绍如下表所示:
    
             第一级      第二级     第三级      产品      监测                 功能介绍
                              名称      技术
                 模拟用户     Net      主动式   监控前端电脑及手机网页等应用的使用
                 监测产品                       性能和用户体验,以及网络链路质量。
      数字体验   模拟用户     APP      主动式   监控前端手机APP  应用的使用性能和用
      监测产品   监测产品                       户体验。
              应用性能    (DEM)   真实用户    Browser    被动式   监控前端电脑及手机网页等应用的使用
              监测产品               监测产品                       性能和用户体验。
              (APM)               真实用户     SDK     被动式   监控前端手机APP  应用的使用性能和用
                 监测产品                       户体验。
         应用发现跟踪                           监控后端服务器应用响应前端请求过程
           诊断产品          Server     被动式   中的性能情况,具有代码层定位分析能
          (ADTD)                            力,可串联业务的前端和后端,构建端到
                                                端全业务链监控视图。
       网络性能监测产品            Reesii        -      监控中端网络层的性能质量。
     (NPM)
                                                基于自研的海量时序指标数据分布式计
                              Ants        -      算框架,帮助企业便捷、快速的实现海量
      大数据分析产品                                时序指标数据的在线流式处理。
                                                基于自研的PB量级数据列式压缩存储及
                              Zeus        -      响应式分析技术,帮助企业对业务产生的
                                                海量数据进行落盘存储和快速查询分析。
                            LoadTest            通过负载能力测试,帮助客户在新产品发
                            (压测)      -      布、系统迁移、产品验收时,测试应用系
                                                统的性能极限。
     质量控制产品                                 在APP上线前,通过录制脚本并在测试
                              Test        -      手机上自动播放,对APP进行功能性、
                            (适配)            适配性、稳定性测试,帮助客户在  APP
                                                上线前,发现并解决兼容性问题。
    
    
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    线上业务链条中的产品对应关系如下图所示:
    
    (1)应用性能监测产品已日臻成熟
    
    Gartner认为,应用性能监测产品应具备三大核心能力:数字体验监测(DEM)、应用发现跟踪和诊断(ADTD)、智能运维(AIOps)1。据此,公司将核心产品
    
    线进一步划分为“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。
    
    ①“数字体验监测”和“应用发现跟踪和诊断”可贯穿前端网页、APP 应用和后端服务器应用,为客户提供一体化监控视角和立体式追踪能力
    
    随着全球互联网信息技术的飞速发展,企业纷纷将线下业务转移至线上。以航空公司在线购票业务为例,当终端用户通过APP、网页等前端应用发起购票请求,该业务请求将通过互联网传送至航空公司的数据中心,穿过防火墙和交换机等核心网络设备后,到达后端业务处理服务器,由运行于服务器上的应用程序处理业务请求。在处理过程中,应用程序与数据库等IT组件会发生一系列极为复杂的交互,如查询航班信息、支付、生成订单等,处理结果将按照原路径反馈至前端APP或网页向用户展示。上述任何一个环节发生性能问题,都会引发线上业务交易失败,为客户带来损失。
    
    公司经过十余年的产品布局,从最初只能为大中型互联网企业提供单一产品,1 数据来源:《Magic Quadrant for Application Performance Monitoring》,Gartner
    
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    逐步向纵深领域拓展,至今已形成完整的端到端产品体系。“数字体验监测产品”
    
    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。两款产品相结合可构建贯穿前端应用、后端服务器应用的
    
    端到端监控体系,精准把控每一次线上业务处理全过程的性能状况,为客户提供
    
    IT系统的一体化监控视角和立体式追踪能力。
    
    ②利用AI技术赋能应用性能监测产品,提升产品的智能化水平,已初步具备“智能运维”能力
    
    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。根据Gartner的预测,到2023 年,25%的大型企业将依赖AIOps实现IT运维智能化2。在企业级客户IT系统日益庞大、各IT组件数量规模急剧增多、系统环境日趋复杂和高动态、信息量激增的现代IT架构下,核心的监测指标数据已达到上万个、甚至上百万个,指标形态各异,数值随时间而动态变化,且量级差异极大,用传统的手动设置静态阈值的方式告警,往往会产生大量的误报,准确率较低。
    
    面对这些新形势下的挑战,公司积极拥抱新技术变革的浪潮,基于AI机器学习技术,自主研发了“AI 智能算法分析群”核心技术群,并将该技术融入应用性能监测产品线,通过对海量历史数据的特征进行学习,创建动态基线来判定客户应用和业务交易的健康标准,根据IT系统的动态变化情况自动设置报警阈值,当系统偏离标准时精准告警,在复杂且高动态的现代IT系统架构下,可提升博睿产品的故障告警准确率,缩短故障根因定位时间,使得企业的IT运维体系更加智能化、自动化。
    
    (2)向网络性能监测领域延伸,进一步完善端到端产品体系
    
    公司在应用性能监测产品体系已相对成熟的基础上,逐渐向网络性能监测领域延伸,推出了网络性能监测领域的核心产品Bonree Reesii。该产品可通过旁路镜像网络报文分析技术,从网络层面分析应用性能状况,发现网络设备的故障情况,有效避免因网络性能问题给企业带来的运营风险。
    
    2 数据来源:《Mythbusters: AIOps and what it Really Means for IT Operations》,Gartner
    
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    Bonree Reesii产品的推出填补了公司对于基础网络核心设备的监控视角,与数字体验监测产品和应用发现跟踪和诊断产品相结合,可进一步实现贯穿前端应用(数字体验监测产品)、中端网络(网络性能监测产品)、后端服务器(应用发现跟踪和诊断产品)的完善的端到端全业务链产品体系。
    
    (3)向大数据分析领域延伸,建立统一的IT运维数据中台
    
    ITOM领域内存在众多的IT运维服务商,为客户IT系统监控提供各类不同场景的监控产品,如应用性能管理、网络性能监测、日志管理、硬件设施监控、安全监控等。由于这些监控产品常由不同厂商开发和维护,彼此独立工作,因此其采集的数据亦是相互独立存储和分析的,数据之间缺乏联动,使得客户在 IT运维过程中普遍存在数据孤岛的问题。随着企业的IT系统愈发庞大和完善,其数据整合和连动的价值也日益提高,因此消除数据孤岛,建立统一的IT运维数据中台的重要性凸显。而传统企业在大数据领域内普遍缺乏相应的技术积累,尤其在异构大数据统一存储及分析接口标准化等领域的技术能力相对较弱。
    
    发行人多年来在应用性能管理领域持续深耕,服务了大量企业级客户,其应用性能监测产品采集的性能监测数据种类丰富、格式各异,自主研发的“统一大数据流式分析处理引擎”、“PB级海量大数据列式压缩存储及响应式分析技术”、“轻量级分布式文件存储系统”、“海量数据响应式分析查询脚本语言技术”等核心技术可实现海量性能监测数据的实时回收,支持TB量级数据的实时清洗和聚合计算,支持PB级各类异构数据的统一存储,同时支持各类异构数据标准化分析接口DPL,在IT运维数据处理、存储和分析能力上已有较深的技术积累。
    
    基于上述背景,公司在应用性能监测产品体系已相对成熟的基础上,对自研的数据处理、存储和分析技术能力进行剥离、扩展和封装,形成了全新的大数据分析产品线,可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具,帮助客户整合各类IT运维监控数据,实现数据的统一存储和关联分析,打破数据孤岛,构建统一的IT运维管理体系。
    
    (4)覆盖产品上线前的质量控制领域
    
    公司除了为客户提供产品上线后在实际生产环境中的应用性能管理外,还可博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书为客户提供产品上线前在研发和测试阶段的质量控制服务,如压力测试、适配测试等,帮助客户及早发现产品问题,有效降低产品后续运营风险。
    
    2、产品功能描述
    
    (1)数字体验监测产品
    
    数字体验监测产品是前端应用监控产品,通过采集并分析真实用户和模拟用户在使用网页、APP等应用时的性能数据,帮助客户诊断和优化前端应用的用户体验,包括模拟用户监测、真实用户监测两类细分产品。
    
    ①模拟用户监测产品
    
    模拟用户监测产品,即采用主动式数据采集技术,采集模拟用户的样本性能数据,帮助客户分析网页、APP等应用的性能状况。主动式技术采集的性能数据并非来源于客户各类软件应用的真实用户,而是来源于模拟监测节点的监测设备(即发行人会员的监测手机、监测电脑和发行人部署的监测服务器)的样本数据,因此,采用主动式技术进行监测的数字体验监测产品又被称为模拟用户监测产品。主动式技术的具体情况详见本节之“一/(二)/3/(1)主动式数据采集技术”。
    
    模拟用户监测产品的优势在于:第一,其所采用的主动式数据采集技术无需客户对其产品应用程序进行任何手动改造或添加任何代码程序,即可完成性能数据的采集工作;第二,其所采集的性能数据来源于模拟用户的样本数据,可帮助客户在真实用户发现性能问题前,提前解决问题,起到事前预警的作用,为客户减少损失。
    
    发行人的模拟用户监测产品包括Bonree Net和Bonree APP,主要功能如下:
    
    I.Bonree Net
    
    随着互联网业务的高速发展,越来越多的企业展开了传统互联网和移动互联网线上业务,终端用户在浏览网页、操作APP时,如出现页面加载缓慢、请求无响应等异常情况,则会直接影响用户体验,如排障不及时,则可能导致用户流失,影响企业业务发展。
    
    为了解决企业面临的上述风险,公司基于自主研发的“多浏览器内核网络加博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书载性能数据采集与分析技术”、“多平台网络报文实时抓取及智能关联分析技术”等多项核心技术,自主研发了Bonree Net产品。该产品可支持浏览、网络、流媒体、事务、协议、推流等多种事务类型的监控,可通过会员监测网络和骨干网监测网络,从多个城市、多个运营商,以固定或者自定义频率主动对客户指定产品进行模拟访问,获取网站运行性能和网络连接性能的信息,并利用数据分析平台对其进行性能分析与优化,最终通过前端服务平台向客户展示不同维度的分析结果。
    
    Bonree Net产品可使客户掌握网络连接各环节的应用性能状况,通过采集模拟用户的样本性能数据,先于真实用户发现问题,帮助客户及时发现故障隐患、在大量真实用户未发现性能问题前及时排障。同时,Bonree Net产品还具备基础设施选型、对标行业基准数据等功能,可帮助客户构建完整的用户体验标准体系,并给出综合提升客户产品用户体验的解决方案。
    
    Bonree Net产品平台使用截图如下:
    
    II.Bonree APP
    
    随着移动互联网的发展和手机用户规模的不断增加,手机已成为主要上网终端设备,如何持续优化用户体验给终端用户提供更好的服务,成为APP应用厂商持续关注的核心问题。
    
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    针对以上问题,公司基于“海量多频率多地区运营商监测任务智能分发调度技术”、“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“无须Root权限采集移动端网页网络加载性能数据技术”等核心技术,自主研发了移动端模拟用户监测产品Bonree APP。该产品从真实用户视角出发,采用主动式数据采集技术,通过模拟并感知真实用户操作APP时的体验过程,对移动端APP上线后的运行状况进行性能管理,定位影响体验的关键请求,帮助企业对事务可用性及通过率、步骤性能监控、流媒体性能等方面进行监测和相关分析,为APP企业或开发者提供全面的业务自动化事务流程性能监测解决方案,持续优化APP性能,提升用户满意度。
    
    Bonree APP产品平台使用截图如下:
    
    ②真实用户监测产品
    
    真实用户监测产品,即采用被动式数据采集技术,通过探针植入的方式,采集真实用户的性能数据,分析网页、APP等应用的性能状况。被动式技术采集的性能数据来源于实际使用客户各类软件应用的真实用户,因此,采用被动式技术进行监测的数字体验监测产品又被称为真实用户监测产品。被动式技术的具体情况详见本节之“一/(二)/3/(2)被动式数据采集技术”。
    
    客户不仅关心其网站、APP在模拟环境中的性能情况,也同时关心其产品应博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书用面对真实用户的实际使用情况。因此,真实用户监测产品与模拟用户监测产品互为补充、有机结合,可为客户提供更加广泛、多样的性能数据,发现的性能问题更加全面。
    
    发行人的真实用户监测产品包括Bonree SDK及Bonree Browser,主要功能如下:
    
    I.Bonree SDK
    
    随着移动智能终端设备的普及,移动APP成为各大企业为用户提供服务的重要入口,用户在享受APP提供便利功能服务的同时,通常会碰到崩溃、卡顿、无响应、慢交互等严重影响使用体验的现象。如何更好的监控APP性能和质量,为用户提供更好的用户体验产品,是每一个企业亟需解决的问题。
    
    针对企业当前面临的问题,公司基于自主研发的“基于AOP范式的移动端应用性能数据采集技术”、“移动端混合式应用全量网络请求详情数据采集技术”等核心技术自主研发了博睿移动应用监测产品Bonree SDK。该产品通过在APP应用代码中植入探针的方式,抓取DNS耗时、TCP耗时、SSL耗时、视图启动时间、崩溃、卡顿、请求错误等性能数据,帮助企业全面掌握APP运行中的应用性能和用户体验等具体信息,定位造成问题的代码本源,快速修正APP存在的隐藏问题点,提升用户满意度,减少因应用性能较差或用户体验不佳而造成用户流失。
    
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    Bonree SDK产品平台使用截图如下:
    
    II.Bonree Browser
    
    随着互联网发展和Web应用性能管理理念的普及,越来越多的企业和开发者认识到Web应用的性能监控的重要性,因为页面损耗和页面错误等应用性能问题都会直接影响使用Web服务用户的直接体验,从而影响用户满意度,可能导致用户流失。因此,如何对Web性能进行有效监控成为各大企业关注的问题。
    
    针对上述问题,公司基于自主研发的Web应用前端页面性能数据采集和探针全自动注入的核心技术,研发了博睿Web应用性能管理产品Bonree Browser。该产品通过在网站页面中嵌入探针,获取用户在访问网页过程中的性能数据,通过对网站页面的用户访问体验、Ajax性能及错误、受损人群、CDN性能、JavaScript错误等进行统计分析,并向客户呈现可视化的监测结果,帮助客户发现并了解网站真实用户的实际访问感知情况及存在的问题,节约排查成本,快速定位造成问题的原因并快速修正问题点,避免因性能或可用性问题造成用户流失。
    
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    Bonree Browser产品平台使用截图如下:
    
    (2)应用发现跟踪诊断产品
    
    应用发现跟踪诊断产品是后端服务器应用监控产品,采用被动式技术采集后端服务器应用响应前端线上业务请求过程中的性能数据,通过串联业务的前端和后端,帮助客户把控每一笔线上业务处理的全过程,及时发现并定位导致线上业务失败的问题根因。
    
    Bonree Server是公司核心的应用发现跟踪诊断产品,主要面向需要实时监测应用程序和IT基础架构的企业。企业数字化转型的推进使越来越多的企业通过构建IT基础设施和应用软件为终端用户提供服务。随着业务规模发展,为更快速地满足用户多样性和多元化需求,企业开始采用基于容器化技术的微服务、API等面向服务的IT架构,部署方式也呈现多样性的特点,IT架构开始变得复杂,而传统的监测方法存在无法实时监测、难以集成、无法提供统一视角等问题。在此背景下,如何确保应用软件持续保持最佳性能并持续提供高质量的用户体验,成为企业面临的挑战和难题。
    
    为了解决上述挑战,公司基于自主研发的“全量业务请求端到端全链路追踪技术”、“多语言应用性能监测探针技术”、“服务端应用性能数据采集与综合分析技术”等多项技术研发了Bonree Server产品。该产品通过Smart Agent技术(服博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书务端免配置集成化智能客户端技术)可快速在服务器端大规模部署和管理探针,探针可实时获取IT系统在业务生产环节代码执行过程,并自动发现业务处理的依赖关系,使用智能的代码检测监控软件应用程序和IT基础架构环境,自动收集相关数据。
    
    同时,公司的监测软件平台为客户提供可视化界面进行数据查看,通过统一的监控视角对业务高度监控,并利用机器学习和数据分析技术对实时收集的数据进行挖掘和计算,不仅可以使企业业务运营人员、产品开发人员能够实时洞察业务状况,查看和了解应用软件和IT基础架构性能,同时可以快速定位应用软件故障根因和业务影响,为企业提供快速决策依据,持续保障应用性能和提升业务运营效率。
    
    Bonree Server产品平台使用截图如下:
    
    (3)网络性能监测产品
    
    Bonree Reesii是公司的网络性能监测产品,主要面向需要对网络架构关键设备节点进行实时网络流量监控的企业。在如今的网络时代,企业的各种生产和经营活动均高度依赖于网络开展,随着互联网技术的蓬勃发展和企业各类新业务、新应用的频繁更迭,网络规模在不断变大的同时,网络构造也变得愈发复杂。一旦出现网络故障,可能会直接影响企业生产,给企业运营带来严重影响。
    
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    为了更好的应对上述风险,公司推出了网络性能监控产品Bonree Reesii。该产品主要搭建在企业现有网络基础架构之上,通过使用目前成熟的交换机SPAN镜像技术,可根据企业实际需求对流量进行过滤、整合、脱敏、去重等操作,通过结合SNMP和Flow技术将内外网带宽占比、延时、抖动、丢包、重传等网络指标以可视化的形式展现,同时通过定制基于业务流的监控视图,将业务穿越的多个关键节点(如防火墙、负载均衡设备、行为管理设备等)的性能参数集中展示,并提供精确的性能对比分析,不仅可以使运维人员更直观地查看网络流量组成和网络质量好坏,而且可以发现和分析业务流程中某个关键节点的性能状况,快速定位业务故障节点,判断影响范围,最终实现网络和应用性能可视化功能,有效应对因网络性能问题给企业带来的运营风险。
    
    (4)大数据分析产品
    
    随着数据时代的开启,企业逐渐认识到数据对于自身业务发展具有重要价值。公司经过在应用性能管理行业多年深耕,在性能数据的处理、存储和分析领域已
    
    具备较强的技术积累。基于上述背景,公司对自研的数据处理、存储和分析技术
    
    能力进行剥离、扩展和封装,形成了全新的数据分析产品线。该产品体系围绕企
    
    业的数据管理需求,为客户提供多数据源统一处理存储、海量数据实时在线处理
    
    分析等多种功能,快速构建集数据处理、存储、分析功能于一体的数据分析解决
    
    方案,让企业的运营决策人员可以根据数据分析结果及时、准确的做出运营决策。
    
    公司的大数据分析产品主要包括Bonree Ants、Bonree Zeus,主要功能如下:
    
    ①Bonree Ants
    
    公司基于自主研发的“海量时序指标数据分布式计算框架技术”,设计开发了通用流式计算引擎框架产品Bonree Ants。该产品旨在帮助企业对海量数据进行清洗(对原始数据进行标准化、规范化处理,以便后续的存储和分析),可将企业真实场景的业务逻辑和计算逻辑进行解耦,核心功能包括原始数据预处理、聚合(多种时间粒度批量计算)、数据落盘及各种容错处理,同时支持算子和数据处理的自定义扩展机制,默认支持如时序指标动态基线计算、报警条件判断计算等功能。
    
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    ②Bonree Zeus
    
    公司基于自研的“PB级海量大数据列式压缩存储及响应式分析技术”,开发设计了大数据实时在线分析引擎Bonree Zeus。该产品旨在帮助企业对业务产生的海量数据进行分布式存储、快速查询分析,满足企业决策的及时性和准确性。该产品具备灵活的预聚合策略,可支持海量结构化数据按列编码的压缩存储,文本数据的基本分词索引、原文存储,以及多维度业务分析视角的数据存储,能够实现对企业生产运营等环节多种数据的实时获取和统一存储。
    
    (5)质量控制产品
    
    公司除了为客户提供产品上线后在实际生产环境中的应用性能管理外,还可为客户提供产品上线前的质量控制服务,帮助客户及早发现问题,有效降低产品后续运营风险。
    
    公司的质量控制产品并非核心业务,报告期内收入金额及占比较小,主要包括Bonree LoadTest(压测)、Bonree Test(适配)等产品。Bonree LoadTest产品通过模拟大量用户高并发访问的情形,为客户提供系统负载能力测试,帮助客户在新产品发布、系统迁移、产品验收时,测试应用系统的性能极限,发现性能瓶颈所在。Bonree Test则是在APP上线前,通过录制脚本并在测试手机上自动播放,对APP进行功能性、适配性、稳定性测试,帮助客户在APP上线前,发现并解决兼容性问题。
    
    3、产品监测技术
    
    主动式数据采集技术、被动式数据采集技术是应用性能管理领域内的两种主流监测技术。发行人的每一款应用性能监测产品均对应了一种数据采集技术。应用性能监测产品与数据采集技术的对应关系如下表所示:
    
        应用性能监测产品                 发行人产品            监测技术
        模拟用户监测产品         BonreeNet             主动式
                数字体验                                BonreeAPP             主动式
                监测产品                                BonreeSDK             被动式
        真实用户监测产品
                               BonreeBrowser           被动式
          应用发现跟踪诊断产品               BonreeServer            被动式
    
    
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    (1)主动式数据采集技术
    
    主动式数据采集技术需通过大规模部署模拟用户监测网络来实现。具体监测过程为:由客户登录博睿监测平台自行录制所需监测的APP、网页的各类事务流程,如购买机票、预订酒店、订餐、检索信息、传输文件、观看视频等,形成在线事务脚本;同时由客户自定义设置所需监测的时段、地区、频率、设备型号、运营商等指标。由博睿监测平台自动将脚本下发至符合客户所选地区、运营商、设备型号等要求的监测节点设备上自动回放,起到模拟真实用户操作APP、网页的作用。各节点设备(手机、电脑、服务器)均需安装博睿监测软件,通过该软件在回放过程中采集模拟性能数据,并回传至博睿监测平台进行存储和分析,最终以图表、图片等可视化形式向客户展示不同维度的分析结果。上述监测过程又被称为“模拟拨测”。
    
    模拟用户监测网络(又称为“主动式监测网络”)由以下两类监测节点构成:骨干网监测节点(即发行人在各地机房部署的监测服务器)、会员监测节点(即发行人在各地招募的会员的监测手机和电脑)。
    
    ①骨干网监测节点(IDC监测节点)
    
    骨干网是用来连接多个区域的高速网络。不同的电信运营商都拥有自己的骨干网,各个骨干节点之间互联互通,从而形成高速的网络枢纽。
    
    线上业务通过网络开展,网络性能状况是影响软件应用用户体验的重要因素之一,也是客户的核心监测需求。发行人在全国各省重要城市主流运营商(移动、联通、电信等)的数据中心内部署监测服务器,即是骨干网监测节点,通过这些服务器进行模拟拨测,实时监控运营商骨干网络之间的连通性,帮助客户及时发现链路不通、网络高时延等基础网络性能问题,定位影响产品使用体验的原因。
    
    ②会员监测节点(LastMile监测节点)
    
    骨干网络和上网用户实际使用的家庭、办公等网络之间又存在一些差异。即使骨干网络连通性良好,终端用户的上网体验还受到小区内部链路状况、家庭或办公环境带宽品质、上网设备质量等众多因素的影响而存在波动。因此,客户不仅想知道全国各地骨干网的连通性,也想知道实际终端使用环境的真实上网情况。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    发行人通过在各地招募会员,获得在会员终端设备(手机、电脑)上进行模拟拨测的授权,会员的一台终端设备即相当于一个会员节点。会员的终端设备均是放置在真实的家庭、办公等网络环境之中(又可看作是LastMile“最后一公里”节点),因此发行人可通过构建会员节点,模拟真实用户的上网环境,采集并分析模拟拨测过程中的性能数据。而且,随着会员节点数量逐渐增多,其可能覆盖的终端设备类型、运营商类型、各城市及各小区网络环境等也更加丰富,发现的性能问题也越全面。
    
    (2)被动式数据采集技术
    
    被动式数据采集技术通过探针植入方式实现。由客户在网站页面、APP应用、后端服务器应用中嵌入博睿的监测探针程序(即一段仅包含性能数据采集功能的代码),当前端用户浏览网页、操作APP时,或后端服务器应用处理用户请求时,探针程序自动采集各个业务环节的性能数据,通过对性能数据进行处理分析,帮助客户追踪终端用户的使用体验,定位性能问题。
    
    (3)主动式、被动式技术的异同点
    
    主动式、被动式技术的主要异同点如下表所示:异同点 主动式 被动式
    
     通过模拟用户监测网络采集数据:      通过嵌入探针采集数据:
              采集方式   通过各地会员、骨干网节点,模拟真实用由客户在前端页面和APP等应用、后端服
            不同     户在各地登录网站、操作APP、传输文件、务应用中自行嵌入监测探针程序,自动采
     播放视频等事务流程,采集模拟过程中的集真实用户使用上述应用过程中的性能
     性能数据。                          数据。
     非嵌入式:                          嵌入式:
     数据采集均在会员监测设备和发行人监  1、探针需添加到客户网页、APP、服务器
     测服务器上进行,整个过程与客户的软件应用的代码中,需由客户相关人员配合部
     应用产品及真实终端用户无关,无需客户署;
              部署方式   对其产品程序代码进行手动改造或添加,2、探针需与客户网页、APP、服务器等应
            不同     对客户产品及其用户无影响。          用程序一同工作,探针的运行可能会对手
                                         机、电脑、服务器等被监测设备的CPU、
                                         内存等系统资源产生额外开销,也会对
                                         APP启动时间、网页加载时间、服务器处
                                         理请求时间等运行效率产生一定影响。
     模拟用户:                          真实用户:
              所采集的   性能数据来源于模拟监测节点的监测设  性能数据来源于真实终端用户的手机、电
              对象不同   备,即发行人招募会员的手机、电脑和发脑等上网设备。
     行人部署的监测服务器。
    
    
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             异同点                  主动式                              被动式
     自由度和可控性较高,采集数据类型丰  采集数据的深度更深:
     富:                                1、可采集后端服务器应用的性能数据,
     1、主动式监测设备是会员和公司自有的,与前端应用监控产品形成端到端的一体
     公司已获得会员授权,可获取设备的最高化监控视角;
     权限,并向会员付费,因此在数据采集方2、可深入到代码级别定位问题,可实时
     面的自由度和可控性较高;            采集服务器应用程序中每一个代码的运
               采集的数据  2、仅可采集前端应用的性能数据,无法 行耗时数据,当客户的业务请求处理发生
              范围不同   采集后端服务器的性能数据。          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;
                                         3、由于探针运行在真实用户的监测设备
                                         上,为了不影响宿主应用的使用体验,不
                                         过度消耗真实用户手机和电脑的硬件和
                                         流量资源,客户对于探针采集数据的量级
                                         和数据类型有所限制。
     抽样:                              全量:
     发行人一般选取具有代表性和较为主流  由于数据来源于客户产品的实际用户群,
     的地区、运营商、监测设备型号及系统版可以做到全量采集,避免样本偏差。
               数据量不同  本作为模拟监测节点,且客户一般仅监测
     登录网站、运行APP、传输文件、播放视
     频等主要的事务流程,因此该类监测数据
     仅为抽样采集,无法覆盖网页、APP等产
     品的全部应用场景。
     数据敏感度较低:                    具有一定的数据敏感度:
     所采集的样本数据全部来源于专门为模  数据来源于真实用户的手机和电脑,对于
               数据敏感度  拟拨测配备的监测设备,对于客户来说,数据安全要求较高的银行、保险、证券、
            不同     数据敏感度较低,无需考虑数据安全性问基金、航空等客户来说,具有一定的数据
     题。                                敏感性,因此主要采用本地化部署的方式
                                         来进行被动式监测。
     1、客户可自行定义监测时段、频率、地 1、可反应真实用户的应用体验情况;
     区等指标,可帮助客户在真实用户发现性2、客户后端服务器应用的性能监测目前
              数据价值   能问题前,提前解决问题,起到事前预警只能采用被动式监测手段来实现,是构建
            不同     的作用,为客户减少损失;            端到端统一监控视角所必须的监测方式;
     2、通过骨干网节点和会员节点,可对基 3、具备代码级定位问题的能力,帮助客
     础网络性能问题进行多角度定位。      户将性能问题精准聚焦至代码级别。
    
    
    由于主动式技术和被动式技术在采集方式、采集对象、采集样本量等方面存在差异,导致其所采集的数据也具备不同的使用价值。总体来讲,主动式技术和被动式技术两者互为补充,发行人采用了主动式和被动式协同发展的技术路线,可更加全面的满足客户日益提升的监测需求。
    
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    4、产品部署方式
    
    公司的核心产品可提供两种部署方式供客户选择:SaaS模式、本地化部署。
    
    (1)SaaS模式
    
    SaaS模式,即发行人基于“软件即服务(SaaS)”的交付模型,为客户提供应用性能监测服务。具体为发行人在自有服务器上搭建Bonree Net、BonreeAPP等产品监测平台,客户按需向发行人购买服务后,由发行人完成数据采集、数据存储、数据处理及分析的全部环节,客户可登录发行人各产品监测平台,实时查看各项监测分析结果。
    
    SaaS模式对于客户来说,其优势在于:第一,客户无需自行搭建IT基础设施和软件平台,只需付费即可获得优质的监测服务,具有较高的便捷性和时效性。第二,在后续监测过程中,客户无需对产品进行迭代更新和维护管理,可减少企业在人力、资金上的投入。
    
    (2)本地化部署
    
    本地化部署,即由发行人协助客户将监测产品平台部署在客户数据中心的防火墙内,或其它客户指定的主机托管场所,其核心属性是为客户单独构建专有资源。数据采集后,回传至客户后端服务器进行处理、存储和分析。本地化部署模式的优势在于可以最大程度的保障客户数据安全,普遍适用于对数据安全要求较高的银行、保险、证券、基金、航空等行业。
    
    (3)产品的部署模式与业务类型的对应关系
    
    针对公司的各类应用性能管理产品,客户均可根据自身需求选择采用 SaaS服务或本地化部署两种模式。上述两种产品部署模式衍生出对应的业务类型,SaaS服务模式即“监测服务”,本地化部署模式即“软件销售”和“技术开发服务”。(三)报告期发行人主营业务收入构成情况
    
    报告期内,公司的产品分类收入如下表所示:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    单位:万元
    
              产品类型     产品         2019年度            2018年度            2017年度
      名称       金额      占比      金额      占比      金额      占比
       Net     10,023.02   60.92%  10,985.44   71.71%  10,767.13   82.76%
               数字体验监    APP      1,093.65    6.65%   1,210.68     7.90%     518.59     3.99%
             测产品      SDK       647.37    3.93%     647.31     4.23%     742.99     5.71%
     Browser       59.14    0.36%     240.40    1.57%     36.73    0.28%
               应用发现跟
              踪和诊断    Server     2,944.23   17.89%   1,729.80    11.29%     501.91     3.86%
            产品
               网络性能监    Reesii       607.05    3.69%          -         -          -         -
             测产品
               大数据分析    Ants       271.07    1.65%          -         -          -         -
            产品       Zeus       260.92    1.59%          -         -          -         -
        其他             547.15    3.33%     506.17     3.30%     443.19     3.41%
        合计           16,453.60  100.00%  15,319.82  100.00%  13,010.54  100.00%
    
    
    报告期内,Bonree Net产品收入占比较高,是发行人收入的主要来源;BonreeServer产品是构建端到端监控的核心产品,报告期内增速较快。公司于2019年正式推出网络性能监测产品Bonree Reesii,以及大数据分析产品Bonree Zeus、Bonree Ants,目前该等产品的推广和营销工作陆续起步。其他类别中包括适配服务、维保服务收入等,金额及占比较小。
    
    (四)发行人主要经营模式
    
    1、盈利模式
    
    公司属于软件及信息技术服务业,主营业务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。报告期内,监测服务是公司营业收入的主要来源,随着传统行业客户数量持续增加,软件销售收入呈现快速增长趋势。
    
    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(服务器托管、虚拟机租用等)、硬件设备采购(服务器、手机、电脑等)和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技术支持部负责,采购部博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书负责会员费用的审批。
    
    公司制定了《物资采购管理制度》,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。
    
    (1)网络资源采购
    
    网络资源采购费包括服务器托管费(IDC托管费)、虚拟机租赁费(VPS租赁费)。网络资源采购费与公司业务的对应关系如下表所示:
    
            科  目     细分                  特点                         主要用途
       类别
     服务器托  将自有服务器托管在中央机房和各   构建数据中心,用于存储、处
             网络资源     管费    地IDC机房中,由此产生的机柜、IP  理和分析性能数据
            采购费              和带宽等资源的租赁成本           构建各地的骨干网监测节点
     虚拟机租  向VPS服务商租用虚拟服务器使用   构建各地的骨干网监测节点
       赁费    空间、带宽等资源的成本
    
    
    服务器托管费是指公司将自有服务器托管在中央机房和各地 IDC 机房中,由此产生的机柜、IP 和带宽等资源的租赁成本。中央机房中托管的服务器主要用于公司整体监测平台的搭建,以及性能数据的存储、处理和分析等;各地IDC机房中托管的服务器则用来构建模拟用户监测网络的骨干网监测节点。
    
    虚拟机租赁费是公司向VPS服务商租用虚拟服务器(又称虚拟机、虚机、VPS等)使用空间、带宽等资源的成本。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。VPS服务商可根据需求在物理服务器上通过软件模拟出多个虚拟机,各虚拟机之间独立运行,可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离。公司向各地的VPS服务商租赁虚拟机用于构建模拟用户监测网络的骨干网监测节点。
    
    当公司有带宽、机房机柜空间及虚拟机租用需求时,采购人员选取相对应的数家厂商,由其提供方案及报价,公司综合考虑质量和价格因素进行对比筛选,最终确定本次采购的供应商。
    
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    (2)硬件设备采购
    
    在硬件设备采购方面,公司主要采购服务器、电脑及手机等。公司与供应商建立了良好的合作关系,有效降低了采购成本。
    
    (3)会员监测服务采购
    
    会员监测费用是公司采用主动式数据采集技术,通过模拟用户监测网络中的会员监测节点完成监测任务,向会员支付的相关成本。
    
    ①会员模式概述
    
    发行人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。其中,应用性能监测服务主要通过主动式数据采集技术,采集模拟用户的样本性能数据。发行人通过在全国各地大规模招募会员,构建会员监测节点,与发行人在全国各地部署的服务器监测节点,共同构成覆盖广泛的模拟用户监测网络。
    
    发行人采用会员模式,本质上是通过招募会员,获得在会员终端设备(手机、电脑)上运行博睿监测软件的授权,进而通过该软件自动开展数据采集工作。不同会员其终端设备的品牌、型号、系统版本、所选运营商、所处地域、网络环境状况等不尽相同,可起到模拟真实互联网用户上网环境的作用。一台设备即相当于一个监测节点,如果某会员控制多台设备,那么其就拥有多个监测节点。这些不同的监测节点共同构建起覆盖各种网络环境的模拟用户监测网络。
    
    ②采用会员模式的合理性和必要性
    
    客户通过网络提供服务的过程中,其数据中心可能出现链路不通、网速较慢等影响数据传输速度的基础网络环境问题,或当真实终端用户在浏览网站、操作APP的过程中,可能发生页面崩溃、卡顿、延时等性能问题,将会影响用户体验,导致访问量减少、用户流失,给客户带来经济损失。
    
    发行人通过在全国各地招募会员,模拟互联网终端使用者真实的上网环境,为客户监测其网页、APP应用在模拟环境下的使用性能与用户体验。会员监测相当于采集样本数据,并对样本数据进行分析,从而定位并解决问题。真实用户访博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书问过程中一旦出现产品性能问题,可能将直接导致用户流失,损害一旦发生便不可避免,而采用上述模拟用户监测方式,则可帮助客户提前发现问题,起到事前预警的作用,为客户减少损失。
    
    假设,某客户想了解其APP应用在北京地区、使用华为手机、电信运营商的手机用户群体中的使用体验,则该客户IT运维人员可登录发行人监测平台,自行设置地区、操作系统、运营商类型、监测时段等选项,由发行人监测平台智能筛选匹配的监测节点,对其APP发起自动访问,采集访问过程中的样本性能数据并进行分析,及时发现APP存在的性能问题,提前解决问题。
    
    由于实际生活中,真实用户的上网环境受到小区链路状况、带宽品质、上网设备质量等众多因素的综合影响,极为复杂多变。因此,会员监测网络的规模越庞大,所覆盖的网络环境越多样化,则可越大程度的还原各类真实网络环境,发现的性能问题亦越全面。
    
    为实现上述条件,发行人所需的监测网络规模庞大,节点众多,且需分散在不同的省市地区,同时还需时刻保持监测设备处于通电、有网络连接、物理环境稳定的状态,出于设备管理维护需求及成本效益考虑,采取招募会员的方式为发行人的最优选择,同时也是行业内普遍做法。
    
    ③会员的监测流程
    
    客户登录博睿监测平台,在博睿监测平台上自定义配置各类监测任务策略,包括地区、监测频率、运营商等。博睿监测平台将客户配置的监测任务自动下发至满足客户要求的监测节点设备上,由安装在节点设备上的博睿监测软件自动采集运行过程中的性能数据并回传至博睿的监测平台进行数据处理和分析,依据性能指标和评估体系定位影响性能的因素,最终以图表、图片等可视化形式向客户展示不同维度的分析结果。
    
    会员进行监测需满足如下基本工作要求:①注册成为发行人会员并在自己控制的设备上(手机、电脑等)安装博睿监测软件;②在设备上登录并运行博睿监测软件,且时刻保持设备处于通电、有网络连接、系统环境稳定的状态,确保博睿监测软件可实时回放脚本、采集并回传性能数据;③根据发行人的要求配合进博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书行必要的远程排障、维护等工作。除满足上述工作要求外,会员无需进行其他任何手动操作。
    
    ④会员的招募
    
    I.会员类别
    
    发行人招募的会员分为两大类别:积分会员、直付会员,其概况如下:
    
        会员类型                          概况                          结算方式
     普通积  通过会员平台管理,仅覆盖PC端监测,会员完成监测
     分会员  获得相应积分。                                   积分兑换充值卡
          积分    睿思   通过睿思会员平台管理,该平台合并了PC端和移动端  的方式
          会员    会员   监测模块,会员可通过该平台同时进行PC和移动端监
             测,并获得相应积分。
      渠道   是指个人或者掌握监测点资源的企业,有大量的丰富   以银行转账方式
      会员   的监测点资源,通过完成监测获得相应积分。         按月付费给会员
             通过会员平台管理,包括国内直付和国外直付,合同   以银行转账/充
        直付会员     约定任务要求和在线时长,通过完成监测获得相应监   值卡等方式支付
             测费用/积分。                                    给会员
    
    
    发行人主要通过官方网站、论坛、会员间相互介绍等途径公布会员招募信息,招募普通积分会员和睿思会员。此外,公司的渠道会员和直付会员多为在现有会员中挖掘资源好、品质高的会员,将其发展为渠道会员和直付会员。
    
    只要对方具备符合要求的PC、手机等设备及网络环境,均可注册成为会员,当相关条件符合发行人要求时即可向发行人提供监测服务,具体为电脑配置、系统版本、CPU 使用率、内存利用率、手机空闲容量、网络及相关设置等方面要求。此外,积分会员在注册时需同意发行人的会员注册协议,协议中对会员行为亦进行了约定;直付会员需与发行人签订会员监测服务合同,合同对服务内容、双方权利义务、报酬支付等内容均进行了约定。
    
    II.积分会员和直付会员的差异
    
    积分会员(渠道会员除外)和直付会员的主要差异具体如下:
    
    第一,在会员资格认定方面,积分会员基本无门槛,通过网站注册即可成为会员,直付会员主要是对积分会员的补充,该类会员一般为公司主动招募,此外,对于会员自主申请为直付会员,公司通常结合其过去执行任务情况、网络环境、博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书软件配置及监测点所属地区的会员在线习惯对其审核,当满足公司要求时,即可审核通过成为直付会员。
    
    第二,在挂机时长方面,积分会员无挂机时长要求,会员可自主决定挂机时间,直付会员需保证一定的挂机时长。
    
    第三,在计费规则方面,积分会员按监测次数计费,且不同时段不同类型的监测任务的积分有所差异,直付会员按监测次数或挂机时长计费,按监测次数计费时不区分时段和任务类型。
    
    第四,在结算方面,积分会员(渠道会员除外)自主使用积分兑换充值卡,直付会员由公司以银行转账或充值卡的方式向其支付。
    
    第五,在监测任务方面,报告期内,积分会员可执行国内PC端和移动端的监测任务,直付会员可执行国内外PC端监测任务,除此之外,积分会员和直付会员承担的监测任务是一致的。
    
    ⑤会员的管理
    
    会员不是发行人的员工,与发行人不存在劳动关系。发行人对会员进行管理主要通过以下两种方式:一是QQ方式,二是电话联系。对于普通积分和睿思积分会员,发行人官网提供了QQ客服、电话咨询、留言咨询三个接口,同时公布QQ官方群,会员部设置专人负责积分会员的日常管理,并不定期发布与会员管理相关的政策公告,及时在QQ群解答会员注册或做任务过程中遇到的问题,同时收集会员提出的意见和建议,并反馈到公司产品或研发部门;必要时发行人也会采用电话的方式与会员进行沟通。对于渠道会员和直付会员,发行人主要通过电话、QQ方式与其直接联系,沟通付款等相关事宜,与此同时也设有QQ群便于集中日常管理。
    
    ⑥会员监测费用的计付
    
    会员下载会员端监测软件后,需登录并保持在线状态。公司监测平台自动下发客户发布的监测任务,会员端监测软件自动接收并完成分派的任务后,会员即可获得相应积分或领取相应报酬。
    
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    发行人对会员监测费用的计付建立了相应的内控制度,会员监测费用计付属于采购管理流程,同时依赖于会员信息管理系统产生的业务数据,会员监测费用计付关键控制环节主要包括:
    
    I.信息系统自动控制
    
    发行人会员监测费用计付依赖于会员信息管理系统产生的业务数据,该数据为根据系统计算参数和规则自动生成。
    
    根据立信会计师事务所出具的IT审计报告,立信对发行人与系统数据产生、流转、存储相关的关键系统一般控制和应用控制的设计和执行有效性进行了审计,并对报告期内系统数据的准确性和完整性执行了计算机辅助审计程序。审计结论
    
    认为发行人“信息系统运行是稳定、可靠和有效的,不存在财务报告信息系统相
    
    关的内部控制重大缺陷;与收入和成本相关的审计期内系统内数据,未发现对财
    
    务报表审计有重大影响的数据差异”。
    
    此外,发行人会对信息系统进行日常抽样测试,具体如下:
    
    i.会员部、财务部负责定期对会员数据进行抽查,一般为每月计提会员监测费用及审核付款申请单时进行核对确认;
    
    ii.当会员监测费用计算规则发生变动时,研发部负责更新系统计算参数和规则,会员部对系统计算结果进行测算验证,财务部及内审部再次复核验证结果,待上述环节均验证准确无误后,更新后的计算规则方可启用。
    
    II.人工控制
    
    i.会员监测费用的确认和计量
    
    A.每月月初,会员部从会员管理系统中导出上月积分会员产生的积分数和直付会员账单,同时根据会员监测费用计算规则抽查验证账单计算是否正确;
    
    B.积分会员可通过会员服务平台实时对账,直付会员则由会员部发送月度账单进行对账;
    
    C.若对账无异常情况,会员部将积分明细表和直付会员账单提交财务部进行复核,成本会计根据积分会员明细表计算出积分会员的监测成本,并在财务系博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书统中确认积分会员和直付会员的成本,借记:主营业务成本,贷记:应付账款。
    
    ii.会员监测费用的支付
    
    公司会员监测费用的支付包括两种方式:银行转账和兑换充值卡。
    
    A.银行转账
    
    采用银行转账方式支付会员监测费用的会员包括渠道会员和部分直付会员,对于上述会员,会员部在其监测任务完成的次月,将直付会员账单和渠道会员积分明细表提交采购部,采购部审核无误后发起付款申请流程,经审批后由财务部采用银行转账的方式向会员支付监测费用,其中,渠道会员是按照当月末积分余额的一定比例进行报酬发放,直付会员则按照当月报酬一次性全额发放;支付完成后,财务人员将转账记录表提交至会员部,并在财务系统中冲减预提的应付账款,会员部将转账记录上传至会员信息管理消除相应的积分。
    
    B.兑换充值卡
    
    采用兑换充值卡方式支付会员监测费用的会员包括普通积分会员、睿思会员和部分直付会员。普通积分会员和睿思会员自行通过会员服务平台申请积分兑换充值卡,直付会员则根据上月完成任务产生的监测费用进行发放。每月初,会员部从兑换管理模块导出上月会员兑换申请明细表和直付会员账单,同时向采购部提出充值卡的采购申请。会员部收到充值卡后的当月,将充值卡的卡号和密码发送给会员,同时将会员兑换充值卡的积分清除。财务人员根据会员兑换申请明细和付款申请单进行账务处理,在财务系统中冲减预提的应付账款。
    
    3、销售模式
    
    公司主要采用直销模式。
    
    公司下游客户主要为大型互联网企业,主要客户包括百度、腾讯、阿里巴巴、平安集团等优质企业。随着信息技术的不断发展深入,数字化转型进程由互联网行业逐渐向传统行业渗透,制造、航空、金融、汽车等行业对于应用性能管理的需求迅速释放,公司客户也拓展至华为、南方航空、平安集团、嘉实基金、新华保险、招商银行、广汽本田等非互联网领域内的标杆企业。
    
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    公司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、现场拜访等方式了解客户需求,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。
    
    4、研发模式
    
    发行人设立研发部门,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。
    
    发行人的主要研发流程如下:
    
    (1)需求分析:由销售团队、技术支持团队和产品经理提出产品需求,产品经理根据项目的综合分析数据,整理出项目需求分析报告。
    
    (2)开发立项:产品部和研发部根据项目需求文档、产品设计方案等资料,对项目进行需求分析和技术评审,确定系统设计方案、详细功能、性能指标、开发风险等内容。项目经理发起项目研发立项流程,确定研发目标、研发进度、研发人员、研发实现方案、任务分工、沟通机制等。
    
    (3)设计及研发:如立项评审通过,则项目研发正式启动。项目经理制定项目计划并带领项目组成员根据确定的研发目标及进度进行研发跟进,定期组织技术专家、部门负责人召开项目会议,组织、协调并解决研发过程中遇到的问题,给出评审意见、关键问题解决方案、需求变更确认书,同时把控研发进度及成本,必要时跨部门协调资源。
    
    (4)测试:对系统的功能、性能、稳定性、可靠性以及其它技术指标进行测试,每轮测试结果直接反馈项目组,根据测试反馈信息组织项目人员、技术专家研讨,对系统进行优化设计,重新设计的系统再次进行测试,直到该系统已全面实现项目研发的目标及功能。
    
    (5)验收:由产品经理、研发经理组织产品部、研发部相关负责人审核研博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书发成果,进行内部项目验收。由产品经理编写产品白皮书和用户使用手册。
    
    (6)培训:组织产品经理、技术支持团队和销售团队对产品功能、性能、使用方法、部署规范、常见故障调试防范、应用条件限制进行培训。
    
    (7)研发结束:项目研发完成后,进入后期跟踪、维护阶段,如发现设计缺陷,则启动改进流程,对缺陷进行修复。
    
    5、服务模式
    
    目前,公司集中服务企业级客户。公司为客户提供7*24小时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,同时还为每位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,指导客户使用发行人的产品,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。
    
    6、采用目前经营模式的原因、影响目前经营模式的关键因素,以及经营模式和关键因素在报告期内的变化情况和未来变化趋势
    
    公司目前所采用的采购模式、销售模式、研发模式、服务模式是公司长期发展中不断探索与完善的结果,能够满足客户对服务品质、服务及时性等要求,符合公司自身发展及行业特点。
    
    影响公司经营模式的关键因素包括公司发展战略、公司市场竞争策略、行业供求状况、技术水平的提升等。报告期内,公司的经营模式未发生重大变化,相关经营模式的影响因素亦未发生重大变化;同时,在可预见的将来,公司的经营模式亦不会发生重大变化。
    
    (五)发行人设立以来主要产品的演变情况
    
    博睿数据自2008年成立以来,一直致力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,主营业务未发生重大变化。
    
    公司一直紧跟科技前沿的发展趋势,经过十余年坚持不懈的探索和创新,陆续攻克了多项监测技术难点,从早期仅有的传统PC端模拟用户监测技术,逐步博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书扩展到移动端监测、数据处理和分析、基于机器学习能力的智能运维等多项领域,至今已积累了多项软件著作权、专利和核心技术。公司的产品线也从早期单一的网页监测产品,逐渐演变到目前完整的应用性能监测产品体系,且产品线还逐渐向网络性能监测、大数据分析等领域不断延伸,在行业内已形成了较强的技术和产品优势。
    
    公司设立十余年来,监测产品和技术的发展演进过程如下表所示:
    
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           年份                             主要产品演变情况                                             主要监测技术演变情况
                                                                           1、实现了海量复杂频率监测任务在多地区、多运营商之间的
     2008年2月,公司前身博睿有限在北京成立,设立之初主要向客户提供传统互   智能分发技术,是主动式监测技术中,实现大规模模拟监测任
            2008年   联网模拟用户监测产品和服务,第一代产品为Bonree NetV1版本,采用PC监   务可靠分发和回收的保障。
     测网络模拟拨测的主动式监测手段,向客户提供互联网浏览监测、网络监测、  2、实现了多浏览器内核网络加载性能数据采集与分析技术,
     传输监测、元素组监测等服务。                                          是主动式数据采集技术中,浏览器相关性能数据采集方面关键
                                                                           的核心技术。
     BonreeNet产品新增网页在线事务流程性能及用户体验监测功能,以满足电商、实现了多浏览器在线事务流程脚本录制及自动回放技术,是主
            2009年   航空、保险等行业客户如在线购物、订票、投保等核心业务流程场景的支持。  动式监测技术中,模拟真实用户进行核心业务流程操作的核心
                                                                           技术。
     BonreeNet升级到V2,新增在线音视频流媒体性能及用户体验监测功能,在网  实现多协议在线流媒体播放及监测,突破流媒体监测的技术壁
            2010年   民带宽条件逐渐改善,在线观看视频场景逐渐成为互联网核心服务的趋势下,  垒,可支持多种播放器、多种格式的网络音视频流媒体播放性
     满足了流媒体内容提供商的在线流媒体服务监测需求。                      能及用户体验监测。
            2011年   Bonree Net升级到V3,采用Flex技术整体重构产品数据报表可视化平台,提    初步实现在海外主要国家和城市的监测网络覆盖。
     升该产品的用户体验,且开始支持海外监测节点。
            2012年   发力移动端监测,BonreeNet产品推出WAP子产品,可针对手机的H5页面浏    突破手机 Web 监测的技术瓶颈,实现了移动端网页网络加载
     览、文件上传下载、网络探测等核心场景进行监测。                        性能数据采集技术。
            2013年   BonreeNet产品推出基于PC端谷歌Chrome浏览器内核的模拟用户监测服务,    实现基于Chrome内核的网络性能监测技术,率先具备非IE浏
     以迎合因全球浏览器市场份额格局变化而带来的客户新需求。                览器内核监测技术。
     1、推出针对移动端APP的模拟用户监测产品Bonree  APP,藉由该产品成为国  1、率先实现移动平台运行时动态修改宿主进程执行代码技术,
     内较早推出移动APP模拟用户监测服务的APM厂商之一。                    基于此技术,可以实现对移动端 APP 的黑盒性能和用户体验
            2014年   2、推出衍生的质量控制产品Bonree Test,帮助客户在移动APP上线前进行自   监控。
     动化的兼容性和稳定性测试,是公司构建DevOps生态的产品之一。           2、实现移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术,
                                                                           可自动记录客户自定义的与目标 APP 的所有交互操作,并在
    
    
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           年份                             主要产品演变情况                                             主要监测技术演变情况
                                                                           博睿各监测手机节点上精准回放,是实现移动端模拟用户监测
                                                                           的技术保障。
                                                                           1、实现了移动端多种原生网络框架和多种H5框架下的网络请
     1、在移动端监测领域继续深耕,推出针对移动端  APP 的真实用户监测产品  求性能数据的全量采集,是混合式移动 APP 真实用户监测产
     BonreeSDK,可对APP真实用户的使用体验和性能数据进行全量采集和分析。  品的核心技术之一。
     自此,公司在移动端监测领域形成了模拟用户监测、真实用户监测协同发展的  2、实现了海量数据大并发实时接入与在线、离线处理技术,
            2015年   产品优势。                                                            可实现日均累计百亿条量级的原始性能监测数据的实时回收
     2、Bonree Net产品升级到V4,产品引入大数据分析等多项新技术,进一步提   和复杂在线、离线分析计算,是博睿提供企业级应用性能管理
     升产品整体能力,推出重要的劫持分析功能,帮助客户对自身网站在全国范围  服务的技术基础。
     内出现的流量劫持问题进行监测和分析,同时推出网络报文抓取和分析功能,  3、实现了多平台网络报文实时抓取及智能关联分析技术,可
     帮助客户更加准确的定位网络故障根因。                                  抓取模拟用户性能监测任务执行过程中的全量网络报文并进
                                                                           行分析。
                                                                           1、可对采用Java、.Net、Python、PHP、Node.js等各种语言开
                                                                           发的服务端应用系统进行性能监测,是保障性能监测探针兼容
     1、推出服务端ADTD核心产品Bonree  Server,可监测后端服务器应用的性能  性的核心技术之一。
     状况,且具备应用拓扑、业务分析、远程调用、数据库、异常分析等多项功能,2、实现服务端应用性能数据采集与综合分析技术,可采集服
            2016年   贯穿前端应用和后端服务器应用,初步形成端到端的一体化监测视角。        务端应用运行过程中相关的多层面性能数据并进行综合分析,
     2、Bonree SDK产品陆续升级到2.0、3.0版本,率先支持IOS平台全系列版本    形成全景式性能监测视图。
     的数据采集。                                                          3、实现服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术,可自动感知
                                                                           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。
    
    
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           年份                             主要产品演变情况                                             主要监测技术演变情况
     1、推出网页端真实用户监测产品BonreeBrowser,可对网页端真实用户访问性
     能和体验进行全量监测。至此,公司 APM 整体解决方案初步成型,形成可覆  1、实现了Web应用前端页面性能数据采集技术,通过被动式
     盖所有前端应用形式、真实用户监测和模拟用户监测协同发展、可贯穿至后端  数据采集技术,实时获取 Web 页面加载过程中的所有性能和
     服务器应用的全业务链监控产品体系。                                    用户体验数据,进一步完善了前端DEM产品架构。
            2017年   2、BonreeServer产品升级到2.0、3.0,推出如线程剖析、业务大屏以及Javascript 2、实现服务端应用程序代码执行性能在线智能分析技术,基
     探针自动嵌入等新功能,并首次引入机器学习技术,实现全栈代码快照分析功  于机器学习和代码执行堆栈跟踪等相关技术,形成对某业务请
     能,帮助客户实现对服务端性能问题的代码级分析。                        求处理过程代码执行性能的精确在线分析结果。
     3、推出质量控制产品Bonree Loadtest,帮助客户模拟大规模用户并发访问后台
     系统的场景,发现系统瓶颈,是公司构建Devops生态的产品之一。
                                                                           1、实现海量时序指标数据分布式计算框架技术,可灵活配置
                                                                           对海量流式时序数据处理规则,无须编码即可帮助客户便捷高
     1、推出数据分析产品Bonree Ants,可帮助客户实现对流式时序大数据的便捷  效的进行包括对原始数据格式化、指标抽取、转换等自定义规
     高效预处理、聚合、入库处理等,是公司在大数据分析领域的重要产品之一。  则处理。
     2、推出数据分析产品BonreeZeus,可实现对PB级海量结构化数据的列式编码  2、实现海量对象型文件数据分布式云存储技术,并开源BRFS
     压缩存储,并提供响应式查询分析接口,为客户的运维数据中台提供技术方案,海量小文件存储系统软件,为大数据开源生态贡献力量。
            2018年   是公司在大数据分析领域的重要产品之一。                                3、实现PB级海量大数据列式压缩存储及响应式分析技术,可
     3、BonreeServer产品陆续升级到4.0、5.0版本,推出核心的调用链追踪和分析   对PB级时序数据的集中存储与响应式分析,支持海量结构化
     功能,可帮助客户追踪每一笔线上交易的性能状况。                        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
     4、BonreeServer和Bonree SDK等产品陆续采用机器学习技术,通过智能基线  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
     计算,可智能预测客户业务的健康趋势,主动判定客户业务性能是否异常,提  接口等特性,实现多种数据的统一存储和分析。
     升产品的智能化水平。                                                  4、实现全量业务请求端到端全链路追踪技术,可对前端用户
                                                                           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
    
    
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           年份                             主要产品演变情况                                             主要监测技术演变情况
                                                                           服务后端的完整的端到端全链路可视化追踪视图。
                                                                           5、实现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,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,对各监测KPI指标项时间趋势进
                                                                           行智能预测。
     1、成功研发智能硬件产品Bonree Box,该产品是集成了手机主板、PC机、单  1、实现主动式移动端性能监测及远程管理一体化集成硬件设
     片机、天线、电源等多种硬件形成的一体化设备,后续将陆续替换部分手机监  备设计技术,将多种硬件模块(多台手机、微型PC机、工控
     测节点,解决了分布式手机监测网络难以远程统一管理与维护的技术难题。    机、电源、HUB、天线、风扇、机箱等)进行集成设计,具备
     2、Bonree Server产品升级到6.0版本,基于Bonree   Zeus进行后台架构重构,  安装部署便捷、网络连接稳定、硬件故障率低、远程管理方便
     进一步提升Server产品平台的分析性能和用户体验,同时推出Smart  Agent技   及节能等多项优势,为分布式手机监测网络的远程管理和维护
            2019年   术,可实现对客户大规模应用环境的探针自动化部署。                      提供了优化解决方案。
     3、推出微信等平台小程序应用性能管理产品Bonree小程序产品,该产品帮助   2、实现服务端免配置集成化智能客户端技术,可实现Bonree
     客户对自身微信、支付宝等平台小程序性能及用户体验进行监控,进一步拓展  Server探针大规模自动化部署的智能探针技术,只需在宿主机
     公司产品监测覆盖范围。                                                上一次安装集成化客户端程序(SmartAgent),即可自动对宿
     4、推出公司在NPM领域的首款产品Bonree Reesii,籍由该产品成为国内APM  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
     厂商中较早提供APM+NPM融合解决方案的厂商之一。                      个过程无需客户手工干预。
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    (六)主要产品的工艺流程图或服务的流程图
    
    发行人主要为客户应用性能监测服务及销售应用性能监测软件,属于非生产型企业,发行人的软件产品不存在生产过程,其研发的主要过程如下图所示:(七)生产经营中涉及的主要环境污染物、主要处理设施及处理能力
    
    公司生产经营中所涉及的技术研究、产品开发和产品部署等环节均不产生污染物,不会对环境造成污染。
    
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    二、发行人所处行业的基本情况
    
    (一)公司所处行业定位
    
    博睿数据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。
    
    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”。
    
    (二)行业主管部门、监管体制、行业主要法律法规和政策
    
    1、行业主管部门和现行管理体制
    
    公司所在的软件和信息技术服务业的行政主管部门为国家工业和信息化部,其主要负责拟定实施行业规划、产业政策和标准,监测工业行业日常运行,推动重大技术装备发展和自主创新,管理通信业,指导推进信息化建设,协调维护国家信息安全等。公司所在行业同时也受到国家发改委、中国版权保护中心和中国软件登记中心等部门的约束。行业的自律监管机构主要有中国互联网协会、中国软件行业协会等。具体如下:
    
    行业主管部门和行业分会 主要职责
    
    拟订并组织实施工业、通信业、信息化的发展规划、计划和产业
    
    政策、法律法规、规章制度及行业技术规范;统筹推进国家信息
    
    国家工业和信息化部 化工作、国家产业扶持基金的管理和软件企业认证以及软件产品
    
    登记、系统集成资质认证等企业资格评估等工作;依法监督管理
    
    电信与信息服务市场等职责。
    
    负责产业政策制订、提出产业发展战略和规划;提出固定资产投
    
    国家发展和改革委员会 资总规模,规划重大项目;指导行业技术法规和行业标准的拟订
    
    ;推动高技术发展,实施技术进步和产业现代化的宏观指导等。
    
    中国版权保护中心和中国 受国家版权局的委托和指定,从事各种与著作权有关的登记,面
    
    软件登记中心 向社会提供著作权法律咨询和著作权交易服务等。
    
    组织制定行约、行规,维护行业整体利益,保护互联网用户的合
    
    中国互联网协会 法权益,加强企业与政府的交流与合作,促进相关政策与法规的
    
    实施,提高互联网应用水平,普及互联网知识,积极参与国际互
    
    联网领域的合作、交流,促进中国互联网健康发展。
    
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    行业主管部门和行业分会 主要职责
    
    通过市场调查、信息交流、咨询评估、行业自律、知识产权保护
    
    中国软件行业协会 、政策研究等方面的工作,促进软件产业的健康发展;加强全国
    
    软件行业的合作、联系和交流;加速国民经济和社会信息化;开
    
    拓国内外软件市场,发展我国软件产业等。
    
    2、行业主要法律法规及政策
    
    公司属于软件和信息技术服务业。公司的服务未涉及网络视频、网络游戏、新闻资讯、电子地图、网络支付等国家有明确法律法规规范的网络服务。公司主要遵循和使用互联网行业和软件行业的法律法规。
    
    (1)相关监管法律、法规及规范性文件:发布时间 文件名 主要相关内容
    
     《中国软件行业协会“双软评估   为保障软件产业快速健康发展,推进行业自
            2018年    ”工作管理办法》               律,实现全国范围内软件企业和软件产品评
                                    估标准的统一、规范。
            2016年    《高新技术企业认定管理办法》   确定了高新技术企业的认定标准及程序。
                                    为保障网络安全,维护网络空间主权和国家
            2016年    《中华人民共和国网络安全法》   安全、社会公共利益,保护公民、法人和其
                                    他组织的合法权益,促进经济社会信息化健
                                    康发展指定。
                                    加强软件企业认定工作,促进我国软件产业
            2013年    《软件企业认定管理办法》       发展,明确软件企业认定条件及程序,维护
                                    行业秩序。
                                    保护计算机软件著作权人的权益,调整计算
            2013年    《计算机软件保护条例(2013年   机软件在开发、传播和使用中发生的利益关
     修订)》                       系,鼓励计算机软件的开发与应用,促进软
                                    件产业和国民经济信息化的发展。
            2009年    《软件产品管理办法》           加强软件产品管理,促进我国软件产业的发
                                    展等。
    
    
    (2)行业的相关政策,公司所处行业的相关政策列示如下:
    
            发布                文件名                          主要相关内容
            时间
     《产业结构调整指导目录(2019年  指明其中“二十八/23、软件开发生产(含民
             2019年    本)》                          族语言信息化标准研究与推广应用)”属于
                                     鼓励类产业。
     《推 动 企业 上 云实 施指 南(   支持企业上云,有利于推动企业加快数字化
             2018年    2018-2020年)》                 、网络化、智能化转型,提高创新能力、业
                                     务实力和发展水平;有利于加快软件和信息
    
    
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            发布                文件名                          主要相关内容
            时间
                                     技术服务业发展,深化供给侧结构性改革。
     《扩大和升级信息消费三年行动    发布信息技术服务标准(ITSS)体系5.0版
             2018年   计划(2018-2020年)》           ,持续开展贯标活动,支持企业以标准为引
                                     领加快提升综合集成服务能力。
                                     以建设制造业与互联网融合“双创”平台为
             2016年   《国务院关于深化制造业与互联    抓手,围绕制造业与互联网融合关键环节,
     网融合发展的指导意见》          强化信息技术产业支撑,完善信息安全保障
                                   。
                                     提出了集成电路、基础软件、核心元器件等
                                     关键薄弱环节要实现系统性突破的目标。要
                                     攻克高端通用芯片、集成电路装备、基础软
             2016年   《“十三五”国家信息化规划》    件、宽带移动通信等方面的关键核心技术;
                                     实施信息产业体系创新工程,增强底层芯片
                                     、核心器件与上层基础软件、应用软件的适
                                     配性,全面布局核心技术的知识产权。
                                     到2020年,产业规模进一步扩大,技术创
                                     新体系更加完备,产业有效供给能力大幅
             2016年   《软件和信息技术服务业发展规    提升,融合支撑效益进一步突显,培育壮
     划(2016年-2020年)》           大一批国际影响力大、竞争力强的龙头企
                                     业,基本形成具有国际竞争力的产业生态
                                     体系。
                                     提出充分发挥我国互联网的规模优势和应
     《国务院关于积极推进“互联网+   用优势,强化互联网对传统行业的升级改
             2015年   ”行动指导意见》                造,大力发展云计算、大数据等解决方案以
                                     及工控系统等软硬件基础产品,实施国家信
                                     息安全专项。
    
    
    3、行业主要法律法规政策及对发行人经营发展的影响
    
    公司所处的软件与信息技术服务行业受到了国家产业政策的大力支持和鼓励,国家在财政、税收、金融支持等方面提出了众多具体的政策,为软件和信息技术服务业的发展建立了良好的政策环境,使得公司在国家政策背景下受益。(三)行业发展情况和未来发展趋势
    
    博睿数据是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,属于软件及信息技术服务业中的IT运维管理(ITOM)领域内的重要分支—应用性能管理(APM)。
    
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    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3。
    
    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”)4。其中,监控类产品的市场份额已超过 40%5,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。
    
    应用性能管理在ITOM领域所处位置如下图所示:3 数据来源:《2018年中国企业IT运维管理市场报告》,艾瑞咨询
    
    4 数据来源:《IT Operations Management 2025:Shift to Succeed》,Gartner
    
    5 数据来源:《Market Snapshot:Performance Analysis Software, Worldwide, 2017》,Gartner
    
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    ①APM的定义
    
    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。
    
    ②APM产品与传统ITOM产品的差异
    
    传统的ITOM软件主要用于监控和管理企业软件应用程序和底层IT基础架构。这些产品通常是资源密集型的,价格昂贵,缺乏实时收集和分析数据的能力,且往往不能支持复杂的现代IT架构,如云和混合部署、敏捷开发环境和微服务等。此外,企业历来将IT运维和业务分析视为独立的解决方案,导致业务运营、产品开发和IT运维三方之间缺乏统一视角。
    
    而APM产品从以下方面有效的解决了传统ITOM软件存在的上述问题:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    I.统一视角
    
    随着组成IT系统的基础组件数量规模快速增长,问题已不仅仅来源于某一单一组件,更多的是来源于各个组件之间的交互。而传统的ITOM产品一般仅针对IT系统的某一组件(如主机环境、中间件、数据库)进行监控,缺乏统一性和集成性,且各监测工具之间数据无法互通,往往只能提供割裂的、孤岛式的监测数据。因此很多情况下,往往前端用户已出现性能体验问题,而传统监测工具仍可能显示各组件正常运行,当发生性能问题时,无法快速定位故障域和故障点,导致运维人员不能及时排障。
    
    而APM产品则以业务交易和用户体验为出发点,打通了从用户在前端网站或APP上发起订餐、订票等业务请求,到请求通过网络传送至后端服务器进行响应和处理的全交付链,以业务为统一视角来组合和分析所有层面的监测数据,为客户实时提供统一的监控视角。无论是前端应用层、亦或是后端服务层的任何一个环节出现了性能问题,APM 产品均可迅速识别受影响的交易和用户,直击系统程序代码底层,精准定位产生问题的故障域,帮助企业的运维人员及时排障,为企业大幅降低因IT系统性能问题而造成的运营风险。
    
    II.便捷部署
    
    现代的IT系统环境及软件应用已变得越来越复杂,几乎每一个企业运行的应用程序都由数百个相互依赖的应用组件和数百万行代码组成,以多种不同的开发语言编写,具有数百个松散耦合的服务连接,同时还需跨多个公共或企业内部平台构建和部署,如云和混合部署、敏捷开发和微服务等。而传统ITOM产品一般通过改造系统代码,将监测代码手动注入系统中各个组件源代码关键位置的方式来完成部署。显然,在愈发复杂的IT系统中,随着系统组件种类和规模激增、代码频繁变更,这种方式因耗时耗力且容易出错而难以实施。
    
    而 APM 产品探针采用字节码注入技术,只需客户修改一行启动脚本代码,即可在系统组件启动时自动注入目标监测代码完成部署,从而大幅提高产品探针部署的效率和可靠性。
    
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    2、行业发展历程
    
    (1)全球APM行业的发展历程
    
    世界上第一代通用计算机诞生于1940年代中期,但受制于当时落后的技术,其运算速度仅能达到五千至三万次指令/秒,使用者输入数据后,通常需要运转1至2天才能反馈运算结果。1970年代初,随着第四代计算机研制成功,运算速度跃升至上亿次指令/秒,可对数据进行实时处理和反馈,实现了计算机与使用者之间的即时交互。使用者无需再长时间等待计算结果,因此也愈发无法忍受因为软件程序的错误和崩溃而消耗时间,由此开始,针对系统运行情况的监控管理需求初具雏形。
    
    ①第一阶段(1970-1979):
    
    实时交互技术的出现催生了应用性能管理的雏形。信息的快速获得、指令的即时反馈带动了世界的高速运转,若因性能问题而导致系统无法正常运行,那么消耗的时间越多,对于企业的损失就越大。因此,当时主流的硬件供应商(如IBM)在向企业提供硬件设备的同时,也为其提供相应的监控与管理服务。此阶段,业务的高效执行主要取决于大型计算设备的系统资源状况,监控与管理需求也主要集中于优化大型主机的计算资源,如CPU使用率、I/O、内存资源占用率等。
    
    ②第二阶段(1980-1989):
    
    个人电脑(Personal Computer,PC)不断发展成熟,后续逐渐演化出个人电脑与服务器相连的一体机(客户机/服务器计算结构的雏形),在商务中被广泛应用。使用者通过PC录入数据,数据通过局域网推送到服务器上进行处理。因此确保分散在企业各处的多台 PC 都运行与服务器兼容的软件程序变得至关重要。此时的应用性能管理需求从单一的大型主机监控逐渐向一体机监控扩展。此阶段的市场参与者主要是Compuware、CA、BMC、IBM等老牌IT公司提供的所售软、硬件附带的相关监测服务。
    
    ③第三阶段(1990-1999):
    
    此阶段,计算机在商用和民用场景中迅速崛起。互联网技术商务化,打破了此前只有研究部门、学校和政府机构可联网的局面。企业纷纷将私有网络接入公博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书共互联网,引发了一场全球网络互连的科技浪潮。此阶段,业务与交易的高效执行主要取决于网络传输状况,应用性能管理逐渐转向网络基础资源的监控与管理,但仅作为保障业务顺利进行的辅助性工具。
    
    因为互联网的广泛应用,客户机/服务器计算结构(Client/Server ComputingArchitecture)迅速普及,互联网使得更多、更复杂的客户端可以与服务器相连。此时的企业级IT系统已初具规模,且变得复杂、多样,客户端、网络、服务器端任何一个环节出现问题,都有可能影响系统正常运行。这就导致 IBM等硬件制造商提供的针对单一组件的监控和管理服务已逐渐不能满足市场需求。市场需求逐渐转向针对客户端、网络、服务器端各个组件的一体化监控和管理,由此奠定了独立第三方专业应用性能管理软件行业的发展基础。
    
    ④第四阶段(2000-2009):
    
    此阶段先后出现了一系列颠覆性技术,使得原先统一、稳定的IT系统运行环境变得更加复杂、多变,彻底改变了应用性能管理行业的竞争格局。
    
    第一,SOA得到了广泛应用,使得IT系统高度碎片化。SOA,即面向服务的架构(Service Oriented Architecture,SOA),是一种组件模型,它将应用程序视为由不同功能单元(称为“服务”)组成的一套组件,每个服务以独立形式存在于操作系统进程中,各服务之间通过接口和契约相连,并通过网络相互调用,共同实现一系列复杂交易。SOA 使得构建在各系统中的服务可以以统一和通用的方式进行交互;但相对的,也使得原先的IT系统变得复杂化和碎片化。
    
    第二,云计算技术诞生,企业逐步将应用迁移至云端,使得IT系统环境高度动态化。云服务简单来说是一种网络资源共享服务,客户可随时按需购买和调节公共存储空间和计算资源,无需大规模自建数据中心,从而节省IT支出。云服务具备动态易扩展的特性,但相对的,这种特性亦使得部署在云端的应用程序也处于频繁动态调整中,实现云化部署应用的性能监控也相应变得更加复杂和高难度。
    
    第三,3G移动通信技术普及。2008年,随着第一款支持3G网络的iPhone手机发布,全球正式步入移动多媒体时代,通讯类、新闻类、社交类、娱乐类等博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书各式移动应用种类繁多,智能手机的热潮随即席卷全球,市面上的智能手机数量、品牌和型号激增,由此诞生了针对移动应用的监控需求。
    
    此阶段中,SOA使得IT系统高度碎片化,云计算技术使得IT系统高度动态化,移动通信技术使得终端设备的种类、数量都以指数级扩展,全面加深了企业软件应用和IT系统架构的复杂程度,导致监控视角分散、操作复杂的传统运维监控工具变得越来越不可实现,由此催生出对于监控视角统一、部署使用便捷的应用性能管理工具的市场需求。
    
    IBM、HP、CA、BMC等传统IT企业未能及时调整技术方向,其推出的传统监控工具昂贵且各自独立,无法适用于日趋复杂、分散、动态的IT系统框架,无法契合此阶段的市场需求,逐渐掉队。也正是在此阶段,AppDynamics、Dynatrace、New Relic等技术驱动型新兴APM厂商进驻市场,迅速发展。
    
    ⑤第五阶段(2010至今):
    
    在此阶段中,信息技术开始全面介入企业的经营管理,大量的企业业务高度依赖IT信息系统的高效和稳定运行,由此产生的信息和数据成为企业的关键生产要素。移动互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算等新技术的融合发展催生了“数字经济”这一全新的经济模式,依托“数字”创新的业务、产品、服务层出不穷,成为引领世界新一轮经济增长和产业转型的重要引擎。
    
    用户体验逐渐成为数字经济可持续的关键,此阶段的技术创新也都以提升用户体验为主要诉求。互联网领域存在一个“八秒定律”,即指用户访问一个网站时,如果等待网页打开的时间超过8秒,就会有超过70%的用户放弃等待。如今消费者的行为和习惯已因为IT信息技术而发生了质的改变,只有最佳的用户体验才能赢得用户的持续参与和信赖,进而带动企业收入,可以说用户体验已逐渐与企业生存竞争息息相关。因此,此阶段应用性能管理也逐渐转向用户体验监控,为企业数字业务的顺利开展提供直接价值。
    
    在这样的数字化时代背景下,以下的多种技术革新进一步改变着应用性能管理市场的竞争格局,推动着全球IT运维管理市场向智能运维的方向演进。
    
    第一,全球企业加速数字化转型进程,现代IT系统所使用的硬件主机、云博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书虚拟机、依赖服务组件及自身服务模块等极为复杂、规模庞大,所产生的信息量也呈指数级增长。简单的数据统计分析已无法应对如此多监控对象产生的海量数据规模,使得用户陷入数据“沼泽”,因此,借助机器学习技术的高效大数据分析手段逐渐受到市场重视。
    
    第二,SOA 已常态化,软件程序已成为由无数零散组件构成的、不断高速变化的集合。随着IT组件数量激增,由于某一单一组件出现性能问题而引发交易失败的可能性越来越低,大多数时候问题来源于组件之间的交互。正因如此,如何既能实现各个零散组件之间的独立监控,又能以全局视角对其交互过程进行统一把控变得极具挑战。
    
    第三,移动互联网快速发展。4G网络、Wi-Fi的全面覆盖带动智能手机、平板电脑等移动终端的爆发式增长,不同的终端设备又有不同的操作系统(IOS、安卓等)、不同的系统版本,移动终端设备的复杂度和数量急剧增加,在进一步释放移动端监测需求的同时,也极大地提升了移动端监测技术的难度。
    
    第四,随着企业大规模将业务迁移到云端,云服务已成为主流,SaaS(Software-as-a-Service)服务得到了大规模推广。SaaS 是云计算的一种部署模式,简单说就是由SaaS提供商负责搭建所需的所有IT基础设施及软件、硬件运作平台,客户按需通过网络向其购买相应的软件服务。SaaS 的广泛应用带动了通过云平台提供应用性能监测服务的新模式,此时的APM厂商开始与云服务商展开合作,将应用性能管理相关应用部署到云生态中,当客户购买云服务时即可同时打包购买相应的应用性能管理服务。这种在线交付的方式大大降低了应用性能管理产品高昂的软件平台部署成本,使得应用性能管理不再是仅有大型企业级客户才能负担的“奢侈品”,而是更多的中小微企业、甚至个人开发者也都可以享有的更优选择。
    
    在IT系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构、系统环境高动态等多重因素的作用下,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新一代APM软件逐渐引领市场需求。
    
    AppDynamics、Dynatrace、New Relic等APM厂商顺应了时代的需求变化,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书迅速占领市场,业务规模快速扩张。其中,New Relic于2014年12月在纽交所上市,自2012年3月至2019年3月期间,其连续7年以70%以上的年均复合增长率快速增长,收入规模从 7,341 万元人民币增长至如今的 32.27 亿人民币6;Dynatrace于2019年7月在纽交所上市,近3年的收入规模分别为28亿人民币、25亿人民币、29亿人民币7。2018年3月至2019年3月期间,仅是Dynatrace、New Relic两家的收入规模已突破61亿人民币。AppDynamics也于2017年初被思科以37亿美元收购8。2018年度,Dynatrace、AppDynamics、NewRelic在北美APM市场的占有率位居前三位,分别是13.4%、11.8%、11.3%,远高于IBM(5.8%)、CA(4.3%)、Microsoft(2.8%)等老牌IT厂商,占据了北美应用性能管理市场的领军地位9。
    
    ⑥未来:
    
    早在1999年,美国便率先提出物联网的概念,此后伴随着移动通信技术的发展,物联网的连接范围和终端规模不断扩大。如今,5G移动通信技术已取得突破性进展,“万物互联”的物联网时代即将全面到来。终端种类及数量的激增、监测范围的扩大势必又将为应用性能管理行业带来新的机遇与挑战。关于物联网、5G等新一代信息技术对于行业的影响,详见招股意向书本节之“三/(四)面临
    
    的机遇与挑战”。
    
    ⑦总结:
    
    应用性能管理需求自实时交互计算技术诞生之初即已形成,直至今日,一直伴随着全球IT信息技术的飞速发展而持续演进。每一次新兴技术浪潮都会推动信息产业的革新,随之催生出与之相匹配的监控与管理需求,应用性能管理行业也被飞速迭代的技术所驱动而不断向前发展,行业内相继涌现各类市场参与者。全球信息技术日新月异,行业竞争格局也随之不断变化。
    
    各技术阶段,行业竞争格局的主要变化如下表所示:6 数据来源:招股意向书及年度报告,New Relic
    
    7 数据来源:招股意向书及年度报告,Dynatrace
    
    8 数据来源:季度报告,Cisco
    
    9 数据来源:《Performance Analysis:APM》,Gartner
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
            阶段                     行业驱动因素                       行业竞争格局
               1970-1979  大型计算机可实现实时交互,催生了应用性能监   IBM等硬件供应商提供大
     控与管理的雏形。                             型主机的监控与管理服务。
     个人电脑可以与大型服务器相连,形成了客户机/  软、硬件供应商在出售产品
               1980-1989  服务器计算结构的雏形,监测范围向一体机扩展。时提供附带的监控与管理
                                                  服务。
     互联网及客户机/服务器计算结构普及,市场需求  奠定了独立第三方一体化
               1990-1999  转向针对客户端、网络、服务器端各个组件的一   应用性能监测软件产品的
     体化监控和管理。                             发展基础。
     SOA使得IT系统高度碎片化,云计算技术使得IT   老牌IT厂商未能及时调整
               2000-2009  系统高度动态化,3G技术使得终端设备的种类、  技术方向,逐渐掉队,技术
     数量以指数级扩展,加深了企业级IT系统架构的   驱动型APM厂商进驻市场。
     复杂程度,催生出APM产品的市场需求。
     用户体验成为数字经济可持续的关键,监测需求
     以提升用户体验为诉求。数字化转型激发全球信   NewRelic、AppDynamics、
              2010至今    息量暴增,SOA常态化、4G、Wi-Fi普及加大追    Dynatrace等APM厂商引领
     踪用户体验的难度,SaaS催生通过云平台提供应   市场。
     用监测管理服务的新模式。全球IT运维市场向智
     能运维过渡。
            未来     5G开启、物联网普及,信息量、终端数量和规模
     继续增长,监测范围持续扩大。
    
    
    (2)我国APM行业的发展历程
    
    ①第一阶段(2006-2010):
    
    21世纪初期,中国ITOM行业的主要参与者是以IBM、CA、HP、BMC为首的国际IT厂商,尤其在金融、电信等高端客户群体中占据了大部分市场份额,国内的ITOM软件厂商则集中在大量的长尾市场中服务于中小型企业。
    
    自2005年起,美国相继诞生了New Relic、AppDynamics、Dynatrace等专注于APM产品与服务的专业厂商,迅速抢占北美市场。2006年起,中国紧随其后,也陆续出现了博睿数据、飞思达科技、基调网络、蓝海讯通、云智慧等行业先行者。
    
    但此时中国的互联网行业刚刚起步。一方面,受国民经济水平的制约,网络基础设施建设程度远远滞后于美国、日本、韩国等发达国家,网民的上网体验不佳。直到2010年中期,中国大陆的网络平均连接速度仍仅有0.9Mbps,而全球网络平均连接速度为1.8Mbps,美国已达到4.6Mbps;中国大陆的网络连接速度博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书峰值仅为3.4Mbps,相比之下美国已达到16.4Mbps10。而网速又直接决定了软件应用的响应速度,是实现优质用户体验的先决条件,如果无法从根本上改善网速,那么对于企业来说,APM产品所能发挥的作用则不够显著。
    
    另一方面,此阶段我国企业的信息化水平较低,电子支付、电子商务尚未普及,大部分企业仍维持着传统的线下销售、推广和交易的经营模式,网站等互联网应用手段与企业日常业务开展并不直接相关。截至2010年12月,58.8%的中小企业网站更新频率超过一个月,仅有19.3%的中小企业曾经利用电子商务平台进行营销和推广11。可以看出,此时的企业并未将网站等线上平台看作信息发布、日常经营的重要阵地,因此针对网站等应用的性能管理产品价值较小。
    
    此阶段,中国的网络基础设施水平及信息化水平普遍偏低,下游市场并未真正形成对于APM产品的使用需求,导致中国互联网行业虽已逐渐起步,但应用性能管理行业却并未兴起。
    
    ②第二阶段(2011-2014):
    
    此阶段,随着网络基础建设的不断完善,全国掀起互联网热潮。互联网技术飞速更迭,团购、微博、双11、O2O模式、互联网理财、网络支付等话题一度成为社会性事件。可以说此时的互联网信息技术已深入渗透到娱乐、通讯、商务、社交、购物、出行等日常生活的方方面面,塑造了全新的社会形态,也由此引发了对这些互联网新应用的性能管理需求,APM下游市场需求初具雏形,中国APM厂商的业务规模也逐渐起步。
    
    虽然中国互联网行业呈现出爆发式增长的趋势,但在云计算、移动互联网这两大行业主要驱动因素的应用和发展上仍相对落后于北美市场。
    
    第一,此阶段,北美市场的移动互联网技术蓬勃发展,手机网民数量暴增,企业逐渐将业务重心扩展至移动终端,APP应用的用户体验变得至关重要,使得APP应用的性能管理需求得以释放。而中国在移动互联网技术领域起步较晚。美国的3G技术早在2008年便已领先全球,而中国直至2009年才开通3G网络,2011 年 3G 网络虽已在全国基本实现全覆盖,但由于手机流量资费过高(201210 数据来源:《Second Quarter 2010 State Of The Internet Report》,Akamai
    
    11 数据来源:《中国互联网络发展状况统计报告(2011年1月)》,中国互联网络信息中心
    
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    年时手机流量资费仍高达0.21元/MB)、无线网络基础设施落后等原因,由苹果
    
    手机带动的移动应用经济规模较小。2012年10月,美国IOS市场带来的月收入
    
    占当月全球总收入的33%,位列第一,而中国未进前五12。此阶段,国内移动应
    
    用市场的消费动力不足,因此大多数企业并未在移动应用市场倾注过多精力,以
    
    至于市场对移动应用性能管理产品需求整体不高。
    
    第二,此阶段,北美市场的云服务、虚拟化等技术已得到了广泛普及,加剧了企业IT基础架构内部依赖和调用关系的复杂程度,使得传统运维工具的使用难度增加,进而激发了下游客户对于APM产品的市场需求。而中国在云服务的普及度上亦不如北美市场。谷歌自2006年就已经拥有了成熟完整的云计算技术架构;2014年,亚马逊、谷歌、微软、IBM等云业务已稳居全球云计算领域的主导地位。而阿里巴巴从2008年才开始筹备云计算,直到2013年,随着阿里云突破5K测试、腾讯云面向社会开放,中国的云计算市场才初具规模。
    
    此时,北美的应用性能管理行业已伴随着3G移动通讯技术、云计算技术的快速发展而呈现迅速增长的势头。2012年3月至2015年3月期间,New Relic的年均复合增长率超过 100%13。而中国的应用性能管理行业虽然已随着互联网技术的飞速发展而逐渐起步,但受制于云计算和移动互联网技术的发展滞后性,下游市场需求远未达到北美市场的发展水平。
    
    ③第三阶段(2015-至今):
    
    此阶段,全球进入数字时代。中国的信息技术发展日新月异,4G、5G等移动通讯技术甚至已从追赶逐渐实现反超。云计算、物联网、人工智能、大数据技术带动周边产业迅速崛起,数字经济蓬勃发展。2015年至2017年,中国已成为仅次于美国的第二大数字经济体14,2018年,我国数字经济规模达到31.3万亿元人民币,占GDP的比重已达到34.8%15。在这一时期,APM下游市场需求受到如下因素的驱动而得到了进一步释放。
    
    12 数据来源:《App Annie Index Nov 2012 Report》,App Annie
    
    13 数据来源:New Relic历年年度报告
    
    14 数据来源:《G20国家数字经济发展研究报告(2017)》、《G20国家数字经济发展研究报告(2018)》,中
    
    国信息通信研究院
    
    15 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
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    第一,提速降费成果显著,移动互联网厚积薄发。美国于2011年便开始推行4G,2016年时4G覆盖率已经全球领先。而国内2014年才开始启动4G的商用进程,其后,随着2015年起工业和信息化部、国资委等连续开展的多项提速降费专项行动,我国4G互联网应用成功实现后发赶超。截至2018年6月,我国4G用户已超过11亿,4G用户渗透率(4G用户占移动宽带用户比例)已达到73.5%,排名全球前五,远高于全球平均水平16。4G网络性能是3G网络的10倍,使得用户数量激增,手机网民数量也由2013年的5亿上涨至2019年6月的8.47亿17,娱乐、新媒体、社交、交通、公共服务等等与网民生活息息相关的各行各业纷纷推出移动应用,截至2018年12月,我国市场上监测到的移动APP在架数量多达449万款18。移动应用显然已成为了各大企业争夺用户、抢占市场的重要战场,用户体验也成为企业竞争的关键,激发了国内移动端APM领域广泛的市场需求。
    
    第二,随着2015年国务院首次提出“互联网+”和“中国制造2025”,传统行业的数字化转型进程缓慢开启。“互联网+”即“互联网+各个传统行业”,利用信息通信技术以及互联网平台促进互联网与工业、制造业、医疗、教育等各个传统行业深度融合,创造新的发展生态。“中国制造2025”旨在推进信息化与工业化深度融合,推动智能制造的实现。“互联网+”和“中国制造 2025”概念的提出将传统行业的数字化转型上升到了国家战略方针的高度。传统行业的数字业务规模极其庞大。预计到2020年,我国传统行业的数字化改造将为我国带来超过 40 万亿元的总市场规模19。然而,由于传统企业的信息化水平普遍偏低,数字化转型进程注定是缓慢的,目前尚不及新媒体、电商等天然具有互联网属性的行业。目前,应用性能管理行业正伴随着传统企业信息化水平的不断提升而逐渐向电力、交通、制造等传统行业稳步拓展,未来,仍将持续向教育、医疗、化工、机械、农业等领域进一步渗透,源源不断的为APM行业的蓬勃发展输送动力。16 数据来源:《中国宽带发展白皮书(2018年)》,中国信息通信研究院
    
    17 数据来源:《第44次中国互联网络发展状况统计报告(2019年8月)》,中国信息通信研究院
    
    18 数据来源:《中国互联网络发展状况统计报告(2019年2月)》,中国互联网络信息中心
    
    19 数据来源:《发展数字经济培育中国经济发展新动能》,北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究
    
    中心
    
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    ④总结:
    
    自2005年起,北美市场相继诞生了 New Relic、AppDynamics、Dynatrace等专注于APM产品与服务的专业厂商,中国紧随其后,也先后涌现了博睿数据、飞思达科技、基调网络、蓝海讯通、云智慧等行业先行者。但由于中国信息产业的发展进程较短,云计算、移动互联网等信息技术起步稍晚,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。但未来随着中国数字经济规模的飞速发展,以及在5G、云计算、物联网等技术领域的不断赶超,中国应用性能管理行业的下游需求日趋强烈,将迎来蓬勃的发展势头。
    
    3、行业规模
    
    (1)全球市场规模概况
    
    从2010年至今,全球ITOM市场规模持续扩大,2016年、2017年、2018年,该行业全球市场规模分别为225.19亿美元、251.54亿美元、282.68亿美元,增速分别达到4.68%、11.70%、12.38%,呈现高速增长势头。
    
    2010年至今,全球ITOM市场规模及增长情况如下图所示:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书数据来源:《Market Share:IT Operations, Worldwide,2018》、《Market Share: IT Operations,Worldwide, 2017》、《Market Share:IT Operations, Worldwide, 2016》、《Market Share Analysis:IT Operations Management Software, Worldwide, 2014》、《Market Share Analysis:IT OperationsManagement Software, Worldwide, 2012》、《Forecast Analysis: Enterprise InfrastructureSoftware, Worldwide, 3Q18 Update》,Gartner
    
    从 2010 年至今,全球应用性能管理市场规模亦持续扩大,2016 年、2017年、2018 年,该行业全球市场规模分别为 29.35 亿美元、32.74 亿美元、38.12亿美元,增速分别达到13.06%、11.55%、16.43%。
    
    2010年至今,全球APM市场规模及增长情况如下图所示:数据来源:《Market Snapshot: Perfoamance Analysis Software, Worldwide, 2017》、《Market博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书Share:IT Operations, Worldwide, 2018》、《Market Share: IT Operations, Worldwide, 2016》、《Market Share Analysis: IT Operations Management Software, Worldwide, 2014》、《MarketShare Analysis: IT Operations Management Software, Worldwide, 2012》,Gartner
    
    2018年至2022年,全球ITOM行业市场规模将以8.58%的年均复合增长率高速增长,预计到2022年,ITOM市场规模将达392.98亿美元。而APM行业将以比ITOM行业更高的年均复合增长率10.64%快速扩张,预计到2021年,市场规模将达到51.63亿美元。
    
    (2)中国市场规模概况
    
    2016年,中国ITOM市场规模已达到73.1亿人民币,预计到2020年,市场规模将以11.87%的年均复合增长率扩大至114.5亿人民币。
    
    中国ITOM市场规模及增长情况如下图所示:数据来源:《2018年中国企业IT运维管理市场研究报告》,艾瑞咨询
    
    由于应用性能管理行业属于ITOM行业的细分领域,目前尚无权威机构对中国的应用性能管理市场容量情况进行详细调研和统计。但是,从全球APM行业蓬勃的发展趋势以及较高的行业增速来看,中国应用性能管理市场未来的发展空间较大。
    
    而且,企业的数字化转型是不容忽视的行业驱动因素。随着企业IT信息化博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书水平的不断提高,企业对于IT系统的依赖度也日益增长,APM产品可实时监控IT 系统运行情况,提供一体化的监控视角,且部署与操作便捷,已逐渐成为保障企业数字业务稳定运营的重要工具。因此,可以说应用性能管理行业的发展趋势与中国整体数字经济的发展趋势息息相关。
    
    2015年至2017年,中国已成为仅次于美国的第二大数字经济体,且数字经济规模占GDP的比重在不断攀升20。2018年,我国数字经济总量达到31.3万亿元人民币,占GDP比重超过三分之一,达到34.8%21。2016年至2018年,中国数字经济规模及占GDP的比重情况如下:
    
    数据来源:《中国数字经济发展白皮书(2017)》、《中国数字经济发展与就业白皮书(2018)》、
    
    《中国数字经济发展与就业白皮书(2019)》,中国信息通信研究院
    
    2018年,美国的数字经济规模达到12.34万亿美元22,而我国数字经济总量已达到31.3万亿元人民币。2018年,美国APM行业市场规模为20.27亿美元23,占其数字经济规模的比例为0.0164%。若按照此比例推算,则2018年,中国APM行业市场规模可达到51.41亿元人民币,市场规模较大。此外,若以全球APM行业10.64%的年均复合增长率进行测算,则到2021年我国APM行业市场规模可达到69.63亿元人民币,未来发展空间较大。
    
    20 数据来源:《G20国家数字经济发展研究报告(2017)》、《G20国家数字经济发展研究报告(2018)》,中
    
    国信息通信研究院
    
    21 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    22 数据来源:《全球数字经济新图景(2019年)——加速腾飞 重塑增长》,中国信息通信研究院
    
    23数据来源:《Market Share: IT Operations,Worldwide,2018》,Gartner
    
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    虽然中国数字经济规模和美国相比尚有差距,但中国正在快速迎头赶上。中国的数字消费者在传统的社交、电商应用、移动支付应用等领域均已位居全球前列24。在美国,电子商务用户渗透率达到50%用了14年时间,而中国仅用了9年;2010 年左右,中、美均陆续开始网络视频、移动支付、实时通讯和移动出行的快速发展,中国用了5年左右时间达到了50%的用户渗透率,而美国至今仍未达到这一水平25。可以预见,中国在数字经济领域的奋力追赶将全面促进数字产业化增长及产业数字化增长,进而带动应用性能管理行业的健康发展。
    
    ①数字产业化稳中有进
    
    数字产业化,即信息通信产业,具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等26。数字产业化保持稳定增长是全球共同的发展规律,公司所属的软件和信息技术服务业也向着高质量方向快速发展。2018年,信息传输、软件和信息技术服务业增速居国民经济各行业之首,占GDP比重达3.6%。从细分领域来看,软件产品收入实现较快增长,2018 年,全行业实现软件产品收入19,353亿元人民币,同比增长12.1%,占全行业比重为30.7%27。
    
    ②产业数字化深入推进
    
    产业数字化,即传统产业由于应用数字技术所带来的生产数量和生产效率提升,其新增产出构成数字经济的重要组成部分28。产业数字化作为数字经济增长主引擎的地位不断凸显。2018年,产业数字化规模达到24.9万亿人民币,远超数字产业化29。2005年以来,产业数字化年均增速超过25%,远超同期GDP增速30。传统产业的数字化转型将进一步释放应用性能管理行业的市场需求,促进行业的繁荣发展。
    
    24 数据来源:《2018全球数字经济发展指数》,阿里研究院,毕马威
    
    25 数据来源:《2018全球数字经济发展指数》,阿里研究院,毕马威
    
    26 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    27 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    28 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    29 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    30 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
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    4、行业未来发展趋势
    
    (1)传统行业渗透
    
    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,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)适用新兴技术
    
    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,也为新兴技术的应用和发展提供了快速成长的沃土。微服务、容器化等之前仅有技术型公司关注的前沿技术也逐渐在传统企业中兴起,而云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、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。
    
    (3)自身技术演进
    
    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。这对APM 厂商来说既是良好机遇,同时也是巨大挑战。因此,未来该行业需加速自身技术演进,抓住时代机遇,不断引领市场需求。
    
    首先,应用性能管理行业需要提升协同服务能力。目前企业对互联网服务的需求早已不再是原先简单、单项、一维的状况,而越来越趋于具有多维、集成、复杂的特点。因此,不同领域的服务商也将逐渐呈现融合协作的服务模式。对于APM 服务商来说,着力提升集成服务与协同服务能力,如布局敏捷开发、安全博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书运维等关联行业的协同一体化发展,是行业实现长远发展的趋势之一。
    
    其次,应用性能管理行业需加速对于AI相关智能算法等全球性先进技术的研究和实践。未来,APM 产品及服务将逐渐由最初的应用性能管理趋向于业务分析、性能预测、智能预警等智能运维领域。而其中诸多复杂的分析模型也将逐渐由智能算法来替代,从而提升运维效率和质量,并逐步实现自动化运维、智能化运维、无人化运维。因此,加强AI等先进技术的研究,驱动自身产品更加智能化也将是应用性能管理行业的未来趋势。
    
    (四)发行人取得的科技成果与产业深度融合的具体情况
    
    1、发行人取得的科技成果:
    
    截至招股意向书签署日,公司共拥有5项已授权的发明专利、59项软件著作权;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26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。
    
    2、发行人的科研成果转化,与产业深度融合的情况
    
    公司的研发部和产品部已建立了良好、紧密的协同合作模式,形成了核心技术与主要产品不断融合、相互促进、持续创新的良性互动机制,使得发行人自主研发的多项监测技术最终转化为一系列可适用于多种开发语言和IT系统版本,贯穿前端应用、中端网络、后端服务器应用全业务交付链条,可提供本地化、SaaS服务等多种部署环境的核心产品线,产品融合了基于机器学习技术的智能监测预警功能,数据分析平台加载了自研的海量数据分析处理引擎,同时还可提供压测、适配等运维增值服务,初步形成了一系列具有竞争优势的泛ITOM产品体系,可应对下游客户快速增长且不断变化的监测需求。
    
    三、公司所处行业竞争格局与市场化程度
    
    (一)发行人行业地位
    
    发行人是国内应用性能管理领域的领先企业之一,具体定位依据如下:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    1、收入规模位于行业前列
    
    目前,我国应用性能管理市场尚未成熟,市场竞争格局相对分散,行业内虽陆续涌现了诸多企业,但尚未出现占据绝对主导地位的本土厂商,亦未出现成功登录A股市场的上市公司。
    
    早在2016年,Gartner在《Magic Quadrant for Application Performance MonitoringSuites》中已将博睿数据列举为中国本土的主流APM厂商。经过多年的市场竞争,行业已逐渐分化,最早一批进入市场的博睿数据、飞思达科技、基调网络等企业凭借先发优势和多年行业积累,已具备较强的技术积累,拥有成熟、完整的产品布局,行业渗透度也日益提高,在市场竞争中逐渐占据领先地位,成为我国应用性能管理行业的第一梯队企业。
    
    由于APM行业是ITOM行业的细分领域,目前国内尚未有权威且公开的市场占有率、市场排名等统计数据。但根据Gartner在《Market Share: IT Operations,Worldwide》中列示的国际APM厂商在大中华地区APM相关业务收入的不完全统计情况,结合资本市场公开财务数据,2016年至2018年,APM厂商在中国的收入情况如下表所示:
    
    单位:万元
    
         序号        APM厂商            2016年度         2017年度         2018年度
        1          博睿数据            10,425.49         13,010.54         15,319.82
        2          基调网络            13,821.85         14,356.28             -
        3         飞思达科技            7,425.50          10,910.30         11,510.70
       4            Splunk             3,902.09          5,523.13          7,308.36
       5            IBM              7,046.51          6,895.82          6,847.58
        6          蓝海讯通             7,152.82          5,147.81          6,777.87
       7          NewRelic            2,604.82          3,662.78          5,118.86
       8          Dynatrace            3,888.77          4,202.63          4,963.92
       9          Microsoft            2,882.93          2,901.22          3,661.43
        10       CATechnologies         3,327.23          3,346.14          2,647.95
        11     RiverbedTechnology        2,949.78          2,703.12          2,465.66
        12   MicroFocusInternational          -             785.57          2,088.62
        13       ManageEngine          1,178.36          1,355.59          1,607.37
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
        14           Oracle              1,371.51           658.83           889.94
    
    
    注1:Gartner的统计数据中,国外厂商的收入单位为美元。为便于对比,将其收入按1美元=7.09元人民的汇率(为2020年3月31日美元汇率)换算为人民币。
    
    注2:Gartner的统计数据中,国外厂商收入为大中华地区收入,包括香港、台湾等地区。
    
    从收入规模上来看,博睿数据、基调网络、飞思达科技已领跑国内市场。NewRelic、Dynatrace等国际龙头厂商本土化较为艰难,整体收入规模较小。此外,其他本土厂商大部分仍处于产品线完善、技术积累、客户培育的早期阶段,与上述第一梯队企业已形成一定差距。
    
    2、产品体系健全而丰富
    
    发行人的应用性能管理产品布局健全而丰富,依托多年的市场研究和客户服务经验,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较为完善的APM产品体系,且已逐渐超越APM范畴,向更广泛的ITOM市场延伸。
    
    博睿数据、基调网络、飞思达科技的应用性能管理产品对比情况如下表所示:
    
           应用性能监测产品          发行人产品        基调网络        飞思达科技
                                        对标产品          对标产品
                                                      APMVistaSaaS云
      模拟用户监测     BonreeNet      听云Network    平台、NetVista应用
                数字体验监       产品                                          性能管理平台
              测产品                      BonreeAPP           -                 -
      真实用户监测     BonreeSDK       听云APP              -
          产品       BonreeBrowser    听云Browser            -
             应用发现跟踪诊断产品       BonreeServer      听云Server     TradeQoS业务质量
                                                            监测
    
    
    数据来源:基调网络和飞思达科技的官网、年报等公开资料。
    
    发行人可为客户提供全面和统一的端到端监控产品,可覆盖终端用户体验、应用、基础设施和网络等多领域监控。前端数字化体验监测产品可从模拟用户、真实用户两大视角出发,覆盖PC网页、手机网页、手机APP等多种主流应用形式;后端应用发现跟踪诊断产品可直击应用的底层代码,自动将底层代码与客户业务相关联,从代码级别反映客户线上业务健康水平,为优化最终用户体验、提高企业IT系统运维管理水平提供保障。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    此外,发行人是业内少数具备模拟用户手机APP性能数据采集能力的厂商之一,且核心产品Bonree Server获得云计算开源产业联盟颁发的“2017-2018年度极具影响力产品”,核心产品成熟、全面,具备较强的产品体系优势。
    
    3、研发实力较强,发明专利数量领先
    
    发行人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。截至招股意向书签署日,发行人已拥有5项已授权的发明专利,且均已应用于发行人核心产品中,涵盖了发行人产品的各个关键技术点。
    
    同时,与第一梯队企业相比,发行人的专利数量较多,在技术实力方面趋于行业前列。根据国家知识产权局网站的查询结果,博睿数据、基调网络、飞思达科技三家企业的专利数量如下表所示:
    
    公司名称 已授权发明专利数量
    
    飞思达科技 1
    
    基调网络 3
    
    博睿数据 5
    
    此外,报告期内,发行人一直保持较高的研发投入水平,并持续加大研发投入力度,研发费用金额逐年增长,占收入的比例分别为 17.49%、19.23%、18.88%。经过多年的技术积累,公司在应用性能管理领域内已构建了一整套自主可控的知识产权体系和技术研发体系,技术积淀深厚,为发行人的持续创新能力奠定了良好基础。
    
    4、客户优质,在国内市场竞争中处于优势地位
    
    随着企业数字化转型进程不断推进,发行人通过多产品组合的整体解决方案,帮助客户优化用户体验,提升IT运维水平。
    
    目前,发行人的客户已涵盖互联网、金融、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。
    
    报告期内,发行人主要行业客户如下所示:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书(二)发行人的技术水平及特点
    
    公司于成立之初即专注于应用性能管理领域,是国内较早进入该领域的企业之一。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。
    
    1、主动式数据采集
    
    发行人的模拟用户监测产品Bonree Net、Bonree APP采用了主动式数据采集技术,即通过大规模部署模拟用户监测网络,在各节点的监测设备(手机、电脑、服务器)中自动模拟真实用户在各地登录网站、操作APP、传输文件、播放视频等事务流程,采集并分析模拟访问过程中来自于监测设备的样本性能数据。具体的主动式数据采集方式详见本节之“一/(二)/3/(1)主动式数据采集技术”。
    
    (1)可精准模拟真实用户操作APP、网页时一系列复杂的操作流程
    
    客户可自主录制目标APP、网页的各类事务流程,如购买机票、预订酒店、订餐、检索信息、传输文件、观看视频等,形成事务脚本,并通过博睿监测平台下发至各分布式监测节点设备上精准回放,模拟真实用户在使用APP、网页时可博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书能发生的各种交互操作,在回放过程中采集模拟用户的性能和体验数据。
    
    因此,主动式数据采集技术水平主要体现在是否能够精确记录、并最大程度还原真实用户可能发生的各种复杂的操作流程。
    
    ①网页端自动回放技术
    
    公司自主研发了“多浏览器在线事务流程脚本录制及自动回放技术”,可支持微软IE、谷歌Chrome两大主流浏览器平台,可自动记录用户在网页中多种复杂的操作流程,包括浏览网址、点击控件(按钮、图片、文字链接等)、输入文本、跳转等待等,并可自动形成自定义格式事务脚本。同时,此脚本可被分发至模拟用户监测网络中的任意一台监测设备上进行远程加载、解析、回放,实现在线事务的全自动化模拟监测。
    
    ②APP端自动回放技术
    
    由于手机APP的开发技术愈发向自由化和多样化的方向发展,存在原生、H5及混合型多种APP形式,缺乏像网页端一样的统一UI自动化标准,因此APP事务流程的精准模拟比网页端更加困难。
    
    为解决上述问题,公司自主研发了“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”,可自动记录客户在目标APP的复杂交互操作流程,并形成自定义事务脚本,可在模拟用户监测网络中的监测手机上精准播放。该技术可兼容原生、H5及混合型多种APP开发技术和框架,可对APP中任意UI元素进行识别和标识,对复杂场景的适应较强,已达到高精准度还原APP交互操作流程的水平。
    
    (2)可实现千万级复杂自定义监测策略任务的智能分发、调度和回收
    
    主动式数据采集过程中,客户需自定义设置监测策略。这些监测策略由监测任务类型、执行策略、分发频率、所需节点地区运营商组合、回收样本量五大维度组成,每大维度中又包括众多细分类别:如监测任务类型包括在线流媒体、手机APP事务、网页浏览、文件传输、网络环境探测等多种常见应用类型;执行策略则是由客户对自选监测目标设置不同参数,如网页浏览可设置是否需要启用缓存、是否需要抓取网卡网络报文、是否需要获取本地日志等;分发频率则大致博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书分两类,一类为固定频率,即按客户指定周期定时分发任务,如间隔5分钟、10分钟、30分钟等,另一类为可变频率,如即时分发、每日指定时段周期性分发、每小时第 N 分钟定时分发等。客户可自定义设置上述监测任务,进行任意组合搭配,最终形成极为复杂多样的监测策略组合。如何实现量级巨大且组合各异的监测策略任务的智能分发和调度具有较高的技术难度。
    
    为解决上述问题,公司自主研发了“海量多频率多地区运营商监测任务智能分发调度技术”,通过设计一系列前端节点与后端服务器协作的自定义协议,如配置下发、状态上报、请求任务、样本回传等,对监测网络中所有监测节点状态进行实时监控和管理,并在后台构建了一套复杂的多任务调度分发算法和系统,已可实现千万量级复杂自定义策略任务的智能分发和调度,可保证性能监测样本数据按客户指定的策略规则稳定、及时的回收,是公司监测产品平台可持续服务于企业级客户的技术保障。
    
    (3)无需客户在其网页应用、APP应用程序中进行任何改造,即可实现流媒体播放、APP 交互、网页浏览等多种主流业务场景的数据采集,且采集的性能和用户体验数据丰富
    
    主动式数据采集技术无需客户在其网页应用、APP应用程序中添加任何额外代码或手动进行任何代码改造,即可开展性能数据的采集工作。但由于应用运行载体(如网页的浏览器、视频的播放器、APP应用等)内部源代码一般不对外开放,也未对外提供采集完备性能数据的标准化接口,大多处于封闭不透明的“黑盒”状态。同时,各类应用版本迭代更新频繁,不同版本之间的技术方法差异较大,如何在上述情况下实现性能数据的深度采集具有较大的技术难度。以模拟用户监测中的三大主流应用场景为例,具体分析如下:
    
    ①流媒体播放体验及性能数据采集
    
    随着互联网带宽提升和流量资费下降,在线流媒体应用(如爱奇艺、腾讯、优酷等)已经成为互联网的主流应用形式之一,因此针对流媒体播放过程的性能监测亦成为应用性能管理领域的重要业务场景。
    
    公司自主研发了“多协议在线流媒体播放及监测技术”,可在播放器内部播博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书放过程不透明的前提下,有效支持FlashPlayer、MediaPlayer、SilverLight、VLC等多款主流播放器,以及http、https、rtsp、rtmp、rtmpe、rtmpt、rtmps、hls等多种协议的在线音频、视频流播放,并在实际播放过程中,实时获取各种类型音频、视频播放过程中的网络加载性能和用户体验数据,如视频资源文件加载时序以及性能、视频播放卡顿次数及时长、首次缓冲时长等指标,可为流媒体应用服务商提供性能优化、CDN 服务监控、用户体验评估、劫持扫描等多种核心监测服务。
    
    ②APP应用体验及性能数据采集
    
    公司自主研发了“移动平台运行时动态修改宿主进程执行代码技术”、“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”等核心技术,可在移动APP未提供源代码和性能数据采集标准化接口的前提下,有效支持业务形态和底层架构各异的各类APP应用的数据采集工作。目前,该技术已可在监测手机上精准模拟用户APP操作流程的基础上,采集如APP安装时间、启动时间、可交互时间、页面完全加载用时、页面跳转时间、视频首次播放时间、卡顿次数及时长、卸载时间等关键的用户体验指标数据,同时还可采集APP运行过程中的CPU占用、内存占用、流量开销等性能数据的时间趋势,以及网络层该 APP 的所有HTTP/HTTPS请求性能数据指标,可为客户实现APP业务流程可用性监测、终端网络性能优化等重要场景功能。
    
    ③网页浏览性能数据采集
    
    由于新闻资讯、搜索引擎、电子商务等主要的互联网应用多以网页的形式向终端用户提供服务,因此针对页面加载过程的性能监测亦是主要业务场景之一。
    
    网页加载及渲染是较为复杂和专业的过程,目前市面上主流网页浏览器内部实现原理差异较大,版本众多,且各种浏览器内核自身提供的数据采集接口并不统一。同时,传统的客户端网络报文分析技术由于难以支持对HTTPS协议的明文解析,且无法感知浏览器内核自身的缓存策略,存在较大的技术缺陷。因此,获取网页加载过程中所有元素的加载性能以及渲染性能的技术难度较大。
    
    公司通过对浏览器内核开源源代码和其底层API调用过程深入分析和研究,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书自主研发了“多浏览器内核网络加载性能数据采集与分析技术”、“无须Root权限采集移动端网页网络加载性能数据技术”,目前已可完全支持微软IE内核全系列版本,以及谷歌Chrome、Android Webview、iOS UIWebview浏览器内核主要版本的数据采集,并自动兼容多浏览器各版本之间差异较大的底层架构,可支持HTTP/HTTPS/WEBSOCKET等多种主流协议,可实时采集、获取、分析任意网页加载过程中的多种网络性能指标。
    
    (4)通过自研的一体化集成设备,解决了分布式移动监测设备难以远程管理维护的技术难题
    
    移动端的主动式数据采集是基于分布式手机监测网络进行的,因此存在大量分散在各地的监测手机设备需要统一远程管理和维护。由于手机设备具有不稳定性、高损耗性、及低可控性等特点,常常出现网络不稳定、供电不足、电池报废、系统异常重启、远程操控权限低等各种问题。因而,远程维护大量分布在各地的手机设备,且全天候保持监测网络稳定可用,是一项具有挑战且成本巨大的任务。
    
    为解决上述问题,公司将多种硬件元器件(多台真实手机主板、微型PC机、单片机、电源、天线、风扇、机箱等)进行集成设计,自主研发了一体化集成设备Bonree Box。该设备可实现集中供电、信号增益、远程重启、远程系统更新等功能,具有安装部署便捷、网络连接稳定、供电稳定、硬件故障率低、远程管理方便及节能等多种优势,解决了分布式网络中大量分散手机设备难以远程监控管理的问题。目前,该硬件设备将逐步替代发行人现有的手机监测点,是公司在分布式监测网络管理方面具有领先性的技术之一。
    
    2、被动式数据采集
    
    发行人的真实用户监测产品Bonree SDK、Bonree Browser,以及应用发现跟踪诊断产品Bonree Server均采用了被动式数据采集技术。
    
    该技术通过探针植入方式实现。由客户在网站Web页面、APP应用、后端服务应用中自行嵌入博睿的监测探针程序(即一段仅包含性能数据采集功能的代码),当前端用户浏览网页、操作APP时,或后端服务器应用处理用户请求时,探针程序自动采集各个业务环节的性能数据,通过对性能数据进行处理分析,帮博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书助客户追踪终端用户的使用体验,定位性能问题。具体的被动式数据采集方式详见本节之“一/(二)/3/(2)被动式数据采集技术”。
    
    (1)探针技术适应性强、稳定性高、数据指标丰富,在行业内具有较强的技术优势
    
    ①稳定性高
    
    探针程序需与网页、APP、服务器程序一起工作,因此探针程序的运行可能会对手机、电脑、服务器等被监测设备的CPU、内存等系统资源产生额外开销,也会对APP启动时间、网页加载时间、服务器处理请求时间等运行效率产生一定影响,严重时甚至可能造成客户应用程序崩溃、服务器宕机,影响正常业务开展。因此,探针程序自身稳定性是客户选择相关产品时首要考虑的因素之一。
    
    经过多年来与客户基于各类应用的实际磨合与改进,公司目前的探针技术水平已可充分保证程序自身的稳定性和高效运行,同时还可有效控制探针程序对系统资源的占用和消耗,不会对手机、电脑、服务器整体的运行效率造成可感知的影响。
    
    ②适应性强
    
    在稳定性的基础上,商用APM产品探针程序还需适应企业级客户的各类主流操作系统、硬件机型、开发语言、IT 架构等,探针程序的适应性亦是衡量相关产品性能的重要维度之一。
    
    I.对于前端APP应用,探针技术可适应原生、H5、混合等技术框架,可良好兼容Android和iOS系统的主流操作版本
    
    随着移动互联网技术的不断发展,APP开发技术框架和移动端系统版本愈发呈现多样化和碎片化趋势。首先,APP 按照技术框架大致可分为原生型 APP、H5型APP以及混合型APP,其中混合型的APP占据主流。其次,移动端主流操作系统主要分为Android和iOS两大类型,每种操作系统由于其自身更新升级频繁,加之Android系统开放性较高,导致各类手机厂商推出的版本众多,每个版本之间在底层网络技术实现上都可能存在较大差异,APP数据采集技术需适应以上各种技术框架和系统版本的组合,具有较高的技术难度。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    公司自研的“移动端混合式应用全量网络请求详情数据采集技术”可实现HTTPclient、HTTPConnection、OKHTTP、NSURLConnection、NSURLSeesion等多种原生网络框架,Android Webview、腾讯X5、Facebook ReactNative、苹果UIWebview、WKWebview等多种H5框架,以及上述各类混合技术框架下的APP性能数据采集,对Android和iOS平台绝大多数版本具有良好的兼容性,是BonreeSDK产品的核心技术之一。
    
    II.对于后端服务器应用监控,探针技术可适应各种操作系统、数据库、Web容器、开发框架、开发语言等
    
    对于大中型企业级客户来说,其服务器端应用程序的开发框架、开发语言和IT 架构多种多样,因此,对于服务器端监控产品来说,可支持多种操作系统、数据库、Web容器、开发框架、开发语言等是较为重要的技术要求之一。
    
    公司自主研发的“多语言应用性能监测探针技术”是一项复合技术,可适应Windows、Linux、Unix等多种主流操作系统,Mysql、Oracle、SQLServer、DB2、Sybase、IBM INFORMIX、PostgreSQL 等各类数据库,Tomcat、WebLogic、WebSphere、Jboss、Jetty等多种Web容器,以及Java、.Net、.NetCore、php、python、Node.js 等多种服务端应用开发语言和开发平台,对于当前各种后端服务器应用运行环境有较高的兼容性,是Bonree Server产品的核心技术之一。
    
    III.对于前端页面应用监控,探针技术可适应多种原生浏览器及其它内置浏览器
    
    客户业务前端常见的交付形式还有页面的形式,包括 PC 网页、手机网页、APP内嵌网页等。如政府、教育、保险等行业主要通过网站发布信息、完成交易,因此Web端页面监测对于客户来说同样重要。
    
    公司自研的“Web应用前端页面性能数据采集技术”可适用于多种原生浏览器及其它内置浏览器,对于PC网页监测,可支持IE、Google Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器;对于手机网页监测,可支持 IOS 操作系统下的 Safari、Android操作系统下的Chrome、Firefox等,对于APP内嵌网页监测,可支持iOSUIWebview、WKWebview、Android Webview等,是Bonree Browser产品的核心博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书技术之一。
    
    ③可采集的数据指标丰富
    
    在日趋复杂多变的IT系统架构下,可能引发应用性能问题的因素也日益增加,精准定位问题的能力已逐渐成为APM产品的核心价值。而其中的关键一环则是APM厂商自身的数据采集技术是否具备定位问题的深度与广度。
    
    经过多年的技术钻研和积累,公司目前在应用性能管理领域已逐步建立了一套严密的数据指标体系。经过行业内各类客户的反复验证与逐步完善,该指标体系已包括用户体验数据、链路数据、应用数据、主机数据、进程数据、网络数据和事件数据七大维度,每大维度下又包含五至六类细分维度,每类细分维度下,又包括数十种数据指标,指标项合计已达到上百种。发行人所采集的数据指标丰富,指标体系的构建已较为完备,在行业内已可满足客户不断升级的监测需求。
    
    (2)为应对愈发复杂和高动态的现代IT系统架构,Bonree Server产品已可支持大规模自动化部署
    
    随着云服务和现代容器技术的不断发展,越来越多客户将服务端应用迁移到云端。大型客户的应用容器实例数量庞大,其创建和销毁常常是自动进行的,且动态变化频繁。行业内常规的监测探针部署方式需要客户针对每一个被监测容器实例进行手动探针安装和配置,这就使得探针的大规模部署和更新在具有高度动态伸缩特性的云服务架构下变得难以实现。
    
    为解决上述问题,公司自主研发“服务端免配置集成化智能客户端技术”(Smart Agent),只需在宿主机上一次性安装集成化客户端程序,即可自动对宿主机上所有目标应用进程进行自动识别,并自动部署、配置探针,整个过程无需客户手动干预。该技术不仅支持直接运行于宿主机系统的应用进程监测,也支持运行于常见容器技术(如Docker技术等)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。目前该技术已应用于Bonree Server产品,是应对愈发复杂和高动态的现代IT系统架构的核心技术方案。
    
    (3)无需客户进行手动设置,即可实现全栈代码级问题追踪
    
    APM 产品不仅需为客户发现问题,更需帮助客户快速、精准的定位问题,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书其中最有效的手段即是为客户记录并还原问题发生时,应用内部代码执行的全过程。
    
    行业内通用技术方案通常需客户手动设置其所需监测的代码(目标代码),才能有效采集代码运行时的性能数据。但对于规模庞大的现代IT系统,后端服务器应用代码量可达上百万行,且迭代更新频繁,采用客户手动设置目标代码的方式灵活性较差,操作难度较大。因此,如何在无需客户进行手动设置的情况下为客户采集全栈代码执行性能数据,是具有较高价值且较强挑战的技术问题。
    
    为解决上述技术难题,公司自主研发了“服务端应用程序代码执行性能在线智能分析技术”(Super Trace),结合代码执行堆栈技术,在保证应用自身运行效率的前提下,通过高频实时获取全栈代码执行堆栈,分析大量瞬时堆栈信息中各关键代码方法的生命周期,可在无需客户提供源代码的前提下,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。
    
    (4)无需客户手动配置,即可自动发现应用拓扑
    
    随着企业日常经营愈发依赖于IT系统,服务器端应用所承载的业务量也与日俱增,由于云计算技术的蓬勃发展和微服务技术的广泛应用,IT 系统内部模块日趋碎片化,且迭代更新频繁。如何帮助企业梳理其IT系统各模块之间的依赖关系,构建统一的可视化拓扑视图,对于企业进行IT系统运维和资产管理具有重要价值。传统的技术方案常常需要客户预先手动梳理和配置模块间的依赖关系,才能实现可视化展示,但在日趋复杂的现代IT系统架构下,其维护成本巨大,且响应效率低下。
    
    为解决上述问题,公司自主研发了“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”,结合字节码注入等相关技术,实时监控和采集服务器端应用内各模块之间的接口
    
    调用关系,以及各模块对关系型数据库、Nosql数据库、消息队列等中间件及其
    
    他远程服务接口的调用过程,进行汇总和关联分析,从而自动构建应用内部复杂
    
    的实时拓扑结构。区别于传统的拓扑结构监控方案,该技术优势在于无须客户进
    
    行手动配置,即可自动发现应用拓扑,协助客户便捷梳理并可视化展现复杂应用
    
    系统的逻辑架构,为客户构建全局实时拓扑视图和统一管理视角。
    
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    3、数据处理
    
    当数据采集工作完成后,则需要对采集到的原始性能数据进行处理,包括协议解析、噪点数据过滤、数据格式化、字段抽取和转换等环节,使得数据规范化和格式化,便于后续数据的存储和分析。
    
    对于企业级客户来说,终端用户数量规模极其庞大,如发行人某客户的APP日活跃设备数可达到千万量级,核心业务系统网页日PV超过1亿。当终端用户使用APP或浏览网页时,博睿探针即开始采集数据,最高并发上传数据的设备可超过1千万,上传原始数据流量峰值可达TB量级,对如此量级的数据进行实时处理具有较高的技术难度。
    
    公司以行业内先进的数据接入与处理技术为基础,自主研发了“海量数据大并发实时接入与在线离线处理技术”,可实现日均累计百亿量级原始监测数据的实时回收,和复杂在线和离线处理,是提供企业级应用性能监测服务的核心技术之一。目前,该项技术已应用于发行人的核心应用性能管理产品平台中。
    
    此外,发行人基于该技术研发了Bonree Ants流式数据处理引擎产品,该数据处理引擎具备较高的灵活性和开放性,除可支持对发行人产品采集的性能数据进行处理之外,还可作为独立的数据处理计算工具,对客户其他各种类型的自有数据进行灵活处理。
    
    4、数据存储
    
    在海量原始数据处理完毕后,需要将其进行落盘存储。处理后的监测数据可分为结构化数据、对象型数据两大类别。其中,结构化数据是严格遵循数据格式与长度规范,可通过关系型数据库存储和管理的数据,如各类监控指标数据;对象型数据是指数据结构不规则的数据类型。
    
    (1)结构化数据存储技术可实现PB级数据低成本、高可靠的存储与秒级响应分析
    
    对于结构化数据来说,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(数据大小可达 TB 量级),且对数据响应时延的要求极高,一般要求秒级响应。而传统的关系型数据库存储方案,往往成本高昂,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书对于千万条以上数据量级的单表分析仅能达到分钟级响应,无法满足大型客户的数据存储需求。
    
    公司自主研发了“PB级海量大数据列式压缩存储及响应式分析技术”,通过对海量结构化数据进行按列编码压缩存储,可避免常见存储组件存在的数据膨胀问题,支持灵活的数据预聚合策略、及开放灵活的数据分析接口,并且具备分布式、高可用和可伸缩的特点,可实现对PB级结构化数据低成本、高可靠的存储与秒级响应,是公司在大数据领域的核心技术能力之一。
    
    (2)对象型数据存储技术可实现百亿量级数据的分布式存储和快速检索
    
    APM 产品除了需提供常见的多维度指标数据统计分析功能之外,还需对性能问题产生现场进行保存和还原,便于运维人员事后更加直接有效的定位具体问题根因。因此APM厂商还需存储大量的性能问题现场数据。这些数据一般以文件形式进行存储,即为“对象型数据”,并以全局唯一ID供外部系统进行索引和读取。传统对象型数据存储方案,如常见的NFS、NAS等,往往不支持数据的分布式存储,导致存储空间易受单机主机磁盘空间所限,难以灵活扩展。同时由于其存储结构设计较为简单,当面对海量小文件(10KB以下)存储需求时,常会因磁盘文件索引空间提前耗尽,而导致磁盘数据存储空间难以有效利用。
    
    公司自主研发了“海量对象型文件数据分布式云存储技术”,将海量对象数据在写入时自动合并或切分成系统指定大小的数据块进行块式存储,可实现百亿量级对象型数据的分布式云存储和快速索引,并支持多数据副本和自动平衡等机制,保证数据安全,具有多租户(多用户共用相同的系统或程序组件且仍可确保各用户间数据的隔离性)、快速索引和读取等特性。
    
    5、数据分析
    
    数据分析是应用性能监测过程的重要一环。随着企业IT系统规模持续扩大,APM产品所需采集的数据量级亦飞速增长,若APM产品缺乏强大的数据分析能力,则无法将规模庞大且纷繁复杂的原始数据转化为对客户具有实用价值的分析结果。
    
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    (1)端到端全链路追踪
    
    随着微服务和虚拟化技术的快速发展和广泛应用,服务端应用拓扑架构越发复杂。用户在网页或APP上发起一次业务请求,在到达后端服务器后,往往需要多个独立的模块协作处理完成业务请求,业务处理的流转链条往往极为复杂,链条中的任何一个环节发生性能问题,都会影响本次请求处理的整体响应结果。因此,追踪和记录每一次线上业务请求的处理过程,是帮助客户精准、快速定位性能问题的关键。
    
    公司自主研发了“全量业务请求端到端全链路追踪技术”,可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,将每一次复杂的请求处理过程中各个模块的数据以标记串联,汇总分析后形成从用户前端到服务器后端的完整的端到端全链路可视化追踪视图,帮助客户实现问题的快速追踪和定位。
    
    (2)全栈溯源
    
    IT 系统架构从上至下可分为业务层、服务层、进程层、系统层、硬件层,每一层都可能发生不同类型的性能问题,影响整个系统的稳定运行,也相应存在各种监测指标。传统IT运维工具通常仅着眼于某一层数据的独立采集和分析,无法构建IT系统架构的全栈分析视角。
    
    公司自主研发了“服务端应用性能数据采集与综合分析技术”,可采集并综合分析服务端应用运行过程中,从业务顶层到系统底层的全层级性能指标,进而将业务信息、组件信息、容器信息、主机信息、网络信息融合一体,形成全栈式分析视角,为客户实现全栈溯源。
    
    (3)智能基线
    
    随着机器学习、深度学习等现代AI人工智能技术日趋成熟,其在应用性能管理领域的应用也受到行业广泛关注。智能运维概念由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,自2016年至今,各大APM厂商均已陆续开展该领域的研究和实践工作。发行人通过在人工智能技博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书术领域的不断钻研,自主研发了基于机器学习的动态基线技术,在自身核心产品线中已加载了的智能基线功能。
    
    在APM产品中存在大量的监测数据关键指标项(称为KPI指标项),如服务接口吞吐率、平均响应时长、主机CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等,这些指标按时间波动趋势又可分为周期型、稳定型、离散型等。客户在实际监测过程中,常需要对上述 KPI 指标项进行告警阈值的设定,当指标项超出阈值时及时告警,减少业务损失。而在实际的大中型IT系统监测中,KPI指标项数量极多,且各自随时间波动规律也不尽相同,所以为每一个 KPI 指标项手动设置阈值的传统方式不仅工作量巨大,且由于无法适应各种波动情况而存在大量误判,导致监测产品的告警准确率极低。
    
    为解决上述问题,公司基于现代人工智能领域的机器学习技术,自主研发了“动态基线智能预测技术”,该技术使用各 KPI 指标项真实历史数据建立模型,创建动态基线自动划定KPI指标项的健康范围,为各KPI指标项自动设置报警阈值动态范围,当系统偏离标准时精准告警,在复杂且高动态的现代IT系统架构下,大幅提升公司APM产品的故障告警准确率。目前,此技术已应用于BonreeSDK和Bonree Server产品中,是公司核心产品成功迈入智能运维领域的关键技术之一。
    
    (三)竞争优势与劣势
    
    1、公司的竞争优势
    
    (1)市场竞争力
    
    公司成立至今,一直专注于用户体验优化的相关研究,已经奠定了良好的产品与技术基础,可提供模拟用户、真实用户相结合的全方位解决方案,尤其在模拟用户监测方面具有较强的竞争实力。
    
    公司拥有长期服务于互联网、金融、新媒体、云服务、制造业等领域的市场经验,积累了大量成功的行业解决方案,并深入了解各行业具有共性的业务痛点。因此,公司在开拓新客户,进行产品或技术方案设计时,不仅可提供标准化产品,还能根据相关行业发展趋势,有针对性的满足客户的特定需求。
    
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    公司经过多年的行业积累与市场经验积累,已形成了较强的市场竞争力。
    
    (2)技术竞争力
    
    发行人自成立以来,始终专注于应用性能管理领域相关技术研发,一贯重视底层技术的积累和研究,目前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,发行人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,发行人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,发行人构建了具备统一性、可扩展性和全生命周期的应用性能治理体系,在行业内具有较强的技术优势。
    
    公司具体技术优势详见招股意向书本节之“三/(二)发行人的技术水平及特点”。
    
    (3)模式竞争力
    
    目前,公司更集中服务于有应用性能管理需求的大型企业。大客户在对于产品质量与功能具有更高标准的同时,也具有更强的支付能力,后续服务需求更为突出,且具有较强的市场影响力。一旦与大客户建立了稳固的长期合作关系,其附加价值将大于中小企业,给公司长期发展奠定重要的现金流基础,更可驱动公司产品与技术不断升级与优化。
    
    2、公司的竞争劣势
    
    (1)融资渠道单一、经营规模受限
    
    为了把握行业高速发展机遇,满足业务发展需要,进一步增强市场竞争力,公司需要引入大量资金用于吸纳高端技术人才、培养核心骨干、进行产品研发与创新。长期以来,公司主要依靠自有资金发展,融资渠道较为单一,资金实力较弱,且因此导致研发投入、营销投入等资金受限,影响了公司技术积累及市场开拓的速度。
    
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    (2)营销网络体系有待完善
    
    公司历来重视研发创新,将有限的营运资金主要投向新产品、新技术的开发,而在广告宣传、品牌营销等方面投入较少,且销售团队偏重于技术深度和专业性,在人员规模和专业营销人才的培养方面不够充足。且公司的下游客户均是企业级客户,公司的销售团队需及时响应客户需求,随着客户数量增长,客户覆盖区域也逐渐向全国扩展,公司目前仅在北京、上海、深圳、广州设立了营销网点,尚未建立覆盖全国的完善的营销网络体系。未来,随着下游客户数量增长,全国范围内技术服务需求扩张,公司将通过加大营销投入、建设更多分支机构、服务模式优化等手段,进一步增强全国性服务覆盖能力。
    
    (四)面临的机遇与挑战
    
    1、面临的机遇
    
    (1)全国数字经济规模持续扩大,传统行业数字化转型进程加速
    
    自从中共十九大报告中首次提出了“数字中国”的建设目标,国内企业的数字化转型已成为社会关注的焦点。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31。软件程序的性能状况直接影响了企业数字化业务的顺利开展,因此,针对软件应用性能监测与管理软件正在为企业的数字化转型进程提供助力。Gartner预计,从2018年到2021年,企业业务流程的数字化程度将不断提高,企业对于APM产品的使用率也将随之翻倍,达到所有业务应用程序的20%32。随着中国企业数字化转型升级进程的不断深入,以及全国数字业务规模的持续高速增长,应用性能管理行业也将随之迎来蓬勃发展的良好机遇。
    
    同时,传统行业数字化转型进程加速。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。汽车、电力、医疗、建筑、工业、农牧业等传统行业具有庞大的业务规模和稳定增长的用户基础,决定了其未来的数字业务规模将会成为中国数字经济新一轮的驱动力。
    
    31 数据来源:《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》,中国信息通信研究院
    
    32 数据来源:《Magic Quadrant for Application Performance Monitoring》,Gartner
    
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    随着更多企业逐渐将数字业务置于其经营和发展的核心战略地位,其对应用性能监测产品及服务的需求也将逐步释放。因此,国内应用性能管理市场势必将受到中国企业,尤其是传统企业数字化转型升级的带动而得到高速发展。
    
    (2)传统运维将被智能运维大规模替代
    
    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。预计到2021年,全球IT智能运维分析等领域的市场机会可能将超过147亿美元33。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迎来全面替代传统IT运维工具的发展机遇。
    
    (3)IT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。33 数据来源:《Market Snapshot: Performance Analysis Software, Worldwide, 2017》,Gartner
    
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    未来,发行人的核心产品线能够通过向应用性能管理领域以外的临近市场延伸,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)5G与物联网将激发新的业务增长点
    
    目前,中国的5G商用计划已逐步启动,5G作为新一代信息通信技术的主要发展方向,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,各行业物联网相关应用也将大量涌现,并延伸到物流仓储、智能调度、运输检测等全产业链,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。随着汽车、家电、医疗器械、工厂 OOR 传感器、自动售货机等“物”纷纷接入网络,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。预计到2021年,全球将有超过250亿个接入物联网的终端设备34,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。
    
    2、面临的挑战
    
    (1)市场参与者逐渐增多、市场竞争加剧
    
    随着IT系统环境越来越复杂,IT系统架构中各组件高度融合发展,IT链条各环节的服务商均有可能进入应用性能管理市场,市场参与者逐渐增多。目前,市面上的独立软件供应商仍侧重于IT领域的某一特定部分,例如IT资产管理、基础设施监控、集成告警平台,但未来随着IT系统环境越来越复杂,这些独立软件供应商也逐渐向应用性能管理领域拓展,加速自身产品与APM产品的集成和融合,导致市场竞争加剧。
    
    (2)国内行业规模有待进一步开发
    
    目前,我国的应用性能管理行业在整体技术水平与市场需求培养上与北美市34 数据来源:《The Edge Completes the Cloud: A Gartner Trend Insight Report》,Gartner
    
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    场尚存在差距。国内互联网企业,以及信息化水平偏低的传统企业对于应用性能
    
    管理产品的价值认识不足,导致应用性能管理行业的发展水平与国内数字经济发
    
    展趋势不相匹配,下游市场需求有待进一步开发。
    
    (3)行业专业人才相对缺乏
    
    尽管我国信息技术人才总量供给不足的矛盾有所缓解,但仍然存在高级技术和管理人才、专业应用系统开发人才缺乏等结构性矛盾突出的情况。能够胜任应用性能管理产品研发和销售的高端人才,需要在操作系统、通信网络、移动APP等各个方面拥有丰富的技术积累和从业经历,国内市场中上述专业技术人才仍相对缺乏。
    
    (五)发行人与同行业可比公司的比较情况
    
    1、海外市场情况
    
    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。
    
    上述企业的主要情况如下表所示:
    
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               公司名称              公司简介            主营业务          主要产品            主要客户            销售渠道          企业财务状况
                                             Application
     2005年成立,总部位于美国                 Performance           截至2019年12月31                        自2018年3月31
     马萨诸塞州,  2011 年被  提供市场领先    Management、Cloud   日,超2,600名客户   1、全球直销;       日至2019年3月31
                Dynatrace    Compuware 收购,2014 年  的软件智能平    Infrastructure          遍布全球 80 多个国  2、与经销商、系统集 日,营业收入为4.31
     底从Compuware独立出来,台,专门为企业    Monitoring、AIOps、  家,覆盖行业范围广  成商和托管服务提供  亿美元,目前市值
     于2019年8月在纽交所上    云服务          DigitalExperience      泛                  商建立合作网络      66.99亿美元。
     市                                       Management、Digital
                                             BusinessAnalytics
                                             NewRelicAPM、New
                                             RelicMobile、New
                                             RelicBrowser、New   最初主要面对中小                       自2018年3月31
     2007年成立,总部位于旧金 为企业监控、管  RelicSynthetics、New  型企业和开发团队,  主要采用直销模式,  日至2019年3月31
                NewRelic    山,于2014年12月在纽交   理和运营数字    RelicInfrastructure、   近年来公司将重点    直销团队根据地域和  日,营业收入为4.79
     所上市                   化业务提供战    NewRelicLogs、New  放在更大的中端市    客户规模划分        亿美元,目前市值
                              略平台          RelicMetrics&        场和企业上                              27.40亿美元。
                                             Traces、NewRelic
                                             Serverless、NewRelic
                                             AI
    
    
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               公司名称              公司简介            主营业务          主要产品            主要客户            销售渠道          企业财务状况
                                             Application
                                             Performance
                             为企业提供实    Management、Business 面向全球2,000多家   1、直销;
     成立于2008年,总部位于   时应用程序和    Performance           企业,目标客户为全  2、与分销商、经销商
                 AppDynamics   旧金山,于2017年被思科   业务性能解决    Monitoring、EndUser  球范围内的大中型    及托管服务提供商建        未披露
     以37亿美元收购           方案            Monitoring、          企业                立合作网络
                                             Infrastructure
                                             Visibility、Cloud
                                             Monitoring、AIOps
                                             Infrastructure         截至2019年12月31
                             针对云时代的    Monitoring、APM、Log日,拥有大约10,500  1.直销;            自2019年1月1日
     成立于2010年,总部位于   开发人员、IT运  Management、User    名客户,涵盖零售、  2.与分销商、系统集  至2019年12月31
               DataDog    纽约,于2019年9月在纳    营团队和业务    Experience           金融服务、工业、交  成商、推荐合作伙伴、日,营业收入为3.63
     斯达克上市               用户的监控与    Monitroing、Network   通、医疗保健、媒体、管理服务提供商建立  亿美元,目前市值
                             分析平台        Performance          娱乐、电信、高科技  合作团队            106.86亿美元。
                                             Monitoring、Security   等多个领域
                                             Monitoring
    
    
    注:上述市值日期为2020年3月31日。
    
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    2、国内市场情况
    
    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。
    
    从国内市场的竞争情况来看,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,因此,截至目前国内市场仍是以国内厂商为主、国外厂商为辅的竞争格局。
    
    目前,国内市场尚未出现A股上市公司,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。随着国内应用性能管理行业的加速发展,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,整体高速繁荣发展的阶段。
    
    上述企业的主要情况如下表所示:
    
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                公司名称          公司简介         主营业务           主要产品                 主要客户                销售渠道       企业财务状况
                                        面向客户的在线应用性
                                        能管理平台APMVista、
                                        管理监控应用程式及网  主要客户为电信运营商,正在
     成立于2006年,于   主要为电信运   络的实时性能和终端用   将业务扩展至 VR/AR、自动
                 飞思达科技    2016年12月在香港   营商和大型企   户体验的NetVista、为证  驾驶、工业物联网、远端医疗 直销模式,以及透过  2019年营业收
                  (01782.HK)   创业板GEM上市,   业提供APM产   券交易所或商品交易所   以及广播电视行业;最大客户 渠道合作伙伴进行销  入为 9,314 万
     并于2018年11月转   品及服务解决   等交易平台管理交易性   为国有电信运营商集团下属   售                  元
     往香港主板上市     方案           能的TradeQoS、Loglyst   多家省级附属公司
                                        大数据日志分析平台、
                                        IPTV/OTT视频安全及
                                        质量检测系统
     创建于  2007 年,  向企业客户提   听云APP、听云
     2015年2月基调网    供基于数据驱   Browser、听云Network、主要为互联网、金融、运营商、由销售、技术支持和
                基调网络     络在全国中小企业   动的应用性能   听云Server、智能业务运  交通运输、连锁商超、工业制 市场人员组成的直销  2017年营业收
     股转系统挂牌,于   分析及优化服   维平台、听云SYS、听   造、政府、媒体、能源、军工、团队负责产品的市场 入为1.44亿元
     2018年8月摘牌      务             云小程序、用户体验性   教育医疗等行业的客户       推广和销售
                                        能感知大屏
    
    
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                公司名称          公司简介         主营业务           主要产品                 主要客户                销售渠道       企业财务状况
                                      1、AIOps:Intelligence
                                      Insight、CloudAlert;
                                        2、端到端应用性能感
                                        知:ApplicationInsight、 包括运营商、金融、电力、能
     创建于  2008 年,  新一代IT运维   BrowserInsight、Mobile  源等行业的大型企事业单位   通过设立在各地的销  2018年营业收
                蓝海讯通     2016年8月在全国    管理(ITOM)  Insight、NetworkInsight、及政府部门,还有互联网金    售网络开拓业务,同  入为6,777.87
                 (838699)    中小企业股转系统   软件产品及服   InfrastructureInsight、    融、教育以及电商等领域的中 时也依靠行业代理商  万元
     挂牌               务的提供商。   CT(CloudTest);        小企业及创业企业           获得客户资源
                                        3、IT事件及服务管理:
                                      OneITSM、Log Insight;
                                        4、压力测试:CPT(Cloud
                                      Performance Test)
                        应用大数据和    主动式IT性能监控平台
     创建于2009年,目   人工智能技术   监控宝、端到端应用性
               云智慧      前尚未登录资本市   帮助客户构建   能管理平台透视宝、分   未披露                     未披露              未披露
     场                 DOCP 数字化   布式压测产品压测宝
                        运维中台
    
    
    数据来源:公司官网、公开披露的招股意向书、股转说明书、定期报告等。
    
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    3、同行业可比公司情况
    
    发行人选取飞思达科技、基调网络、蓝海讯通作为同行业可比公司,具体情况如下:
    
    (1)发行人与飞思达科技的对比分析
    
    飞思达科技成立于2006年,于2016年12月在香港创业板GEM上市,并于2018年11月转往香港主板上市,是一家为电信运营商和大型企业提供APM产品及服务解决方案的专业厂商。
    
    ①两者在业务模式上较为相似
    
    飞思达科技开展的业务包括提供整体 APM 系统解决方案、软件开发服务、技术服务和销售嵌入式硬件及标准APM软件,可为客户提供SaaS服务及内部部署服务。此外,飞思达科技也着眼于大数据、人工智能等关键性技术领域,开发了大数据处理平台,并在大数据分析系统上建立了不同的分析APP,同时组建了与机器学习相关的开发部门,并陆续将AI算法运用到现有产品中。在业务模式上,飞思达科技与发行人较为相似。
    
    ②两者在产品布局上具有相似性
    
    根据飞思达科技官网及招股意向书等公开信息,其核心的APM产品及与发行人的比较情况如下表所示:
    
           应用性能监测产品          监测       发行人产品           飞思达科技
                      技术                             对标产品
                                                APM VistaSaaS云平台、
      模拟用户监测   主动式      BonreeNet      NetVista应用性能管理平
                数字体验监       产品                                             台
              测产品                     主动式      BonreeAPP                -
      真实用户监测   被动式      BonreeSDK                -
          产品       被动式    BonreeBrowser              -
             应用发现跟踪诊断产品      被动式     BonreeServer     TradeQoS业务质量监测
    
    
    飞思达科技与发行人相似,采用主动式技术、被动式技术协同发展的技术路线。两者的区别在于,发行人的产品采用通用场景设计,可适用于各类行业、各种应用场景,而飞思达科技的产品具有较强的应用场景针对性,主要针对电信运博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书营商、证券交易所等特定行业客户的专有需求。
    
    ③两者在客户类型上存在一定差异
    
    飞思达科技是专注于电信行业的APM厂商。根据飞思达科技年报披露,其客户主要为电信运营商和大型企业,第一大客户为国内某国有电信运营商集团,报告期内飞思达科技来源于该客户的销售收入占营业收入的比重分别为 86.18%、85.46%及85.21%。
    
    与飞思达科技不同,发行人并非专注于某一特定行业,其产品可面向各行业、各领域具有监测需求的企业。目前,随着传统行业数字化转型进程的开启,发行人产品也已覆盖互联网、制造、金融、电信等多个领域。
    
    ④两者在APM技术的具体表征上存在一定差异
    
    发行人与飞思达科技在APM技术的具体表征上的比较情况详见招股意向书本节之“七(/ 二)/2(/ 2)关键核心技术的具体表征及与同行业公司的比较情况”。
    
    (2)发行人与基调网络的对比分析
    
    基调网络成立于2007年,与发行人都是较早进入应用性能管理行业的先行者,自创立以来一直专注于应用性能管理领域,帮助客户构建应用性能管理软件一体化解决方案,于2015年2月在新三板成功挂牌,于2018年8月摘牌。
    
    基调网络与发行人之间既存在相似性,又存在一定差异,具体分析如下:
    
    ①两者在业务模式上较为相似
    
    自创立以来,基调网络一直专注于应用性能管理领域,为互联网、金融、运营商、交通运输、连锁商超、工业制造、政府、媒体、能源、军工、教育医疗等行业的客户提供应用系统性能监测及优化服务,以提供软件产品服务和销售软件产品为主要收入来源。与基调网络一样,发行人一直深耕于应用性能管理行业,以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为主要收入来源。
    
    ②两者在产品布局上较为相似博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    根据基调网络的公开信息,发行人与基调网络APM产品的对标情况如下表所示:
    
         应用性能监测产品            监测       发行人产品     基调网络对标产品
                           技术
      模拟用户监测产品    主动式       BonreeNet        听云Network
               数字体验                         主动式       BonreeAPP             -
               监测产品                         被动式      BonreeSDK         听云APP
      真实用户监测产品    被动式     BonreeBrowser      听云Browser
           应用发现跟踪诊断产品         被动式      BonreeServer        听云Server
    
    
    在应用性能管理产品领域内,发行人和基调网络均采用主动式技术、被动式技术协同发展的产品布局,具有较高的相似性。
    
    ③两者在发展路径上存在一定差异,导致经营状况差异较大
    
    I.两者均由主动式业务起家,在 2014 年以前,发展路径及盈利模式相似,财务经营状况存在可比性
    
    自设立之初,发行人和基调网络均由主动式业务起家,分别推出“Bonree Net”和“听云NetWork”两款模拟用户监测的主打产品。上述两款产品均需大规模招募会员和布局骨干网节点,盈利模式均主要为SaaS服务模式。相似的产品监测方式和盈利模式使得博睿数据和基调网络的收入、成本、费用构成较为相似。2013年度及2014年度,两者的收入规模、净利润规模相似度较高,财务经营状况存在可比性。
    
    II.自2014年起,基调网络由主动式业务向被动式业务转移,采用了与发行人不同的发展路径,导致两者的财务经营状况形成较大差异
    
    i.基调网络的发展路径
    
    从2014年起,基调网络逐渐由主动式业务向被动式业务转移。基调网络于2013年推出移动端被动式监测产品“听云APP”,于2014年推出服务器端被动式监测产品“听云Server”,于2014年7月推出“听云平台”,为客户提供“听云NetWork”、“听云App”、“听云Server”等被动式产品的SaaS服务,通过该平台在稳固主动式业务的同时,大力推广被动式业务。根据其2017年年报,其博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书被动式产品合同额已超过主动式产品合同额。
    
    根据基调网络公转书披露,SaaS 平台有三档服务模式,分别为免费版、专业版和企业版,对中小企业或者个体开发者提供免费版服务;对小微企业提供专业版服务;对大中型企业提供企业定制化的第三方性能监测管理服务。
    
    在上述经营策略的推动下,SaaS平台的注册用户数量迅速增长。根据其2015年年报披露,基调网络已拥有6万名注册用户,2016年度、2017年度,前五大客户收入占比分别仅为13.98%、12.88%,客单价较低,大客户占比较少。
    
    ii.发行人的发展路径
    
    与基调网络有所不同,发行人向被动式技术领域转型的时间稍晚,于 2015年末首次推出移动端被动式产品Bonree SDK。且发行人采用了“以主动式业务为基石,稳步推进被动式业务”的更为稳健的发展策略。报告期内,发行人被动式业务收入增速较快,但目前发行人仍以主动式业务为营业收入的主要来源。
    
    同时,在被动式技术领域,发行人考虑到政府机构、大型国企,以及银行、证券、保险等行业客户对数据安全性要求较高,对于采用SaaS模式来部署探针产品的接受意愿较低,因此在被动式产品上一直以本地化部署为主要盈利模式。
    
    此外,发行人自设立以来一直采用大客户直销的营销策略,2019 年度客户数量为347家,客户数量较少,客单价较高;报告期内,前五大客户收入占比分别为40.49%、38.72%、34.19%,大客户较多。
    
    iii.2014年后,由于两者的发展路径不同,导致财务经营状况也形成较大差异
    
    自2014年之后,基调网络与博睿数据采用了不同的技术路线、运营模式及营销策略。同时,基调网络在2015年登陆新三板获得融资后,进一步加大了研发和销售等方面的投入,导致其在短期内研发费用和销售费用大幅增加,2015年至2016年,研发费用与销售费用合计占收入的比例分别为73.18%、64.79%,2017年甚至超过了收入的100%。
    
    综上,由于两者采用了差异化的发展路径,导致财务经营状况也形成较大差异,2015年至2017年,基调网络处于亏损状态,与博睿数据的财务经营状况可博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书比性较低。
    
    ④两者在APM技术的具体表征上存在一定差异
    
    发行人与基调网络在APM技术的具体表征上的比较情况详见招股意向书本节之“七/(二)/2/(2)关键核心技术的具体表征及与同行业公司的比较情况”。
    
    (3)发行人与蓝海讯通的对比分析
    
    蓝海讯通是新一代IT运维管理(ITOM)软件产品及服务的提供商,为用户提供一体化的智能运维解决方案,成立于2008年,与发行人都是较早进入APM行业的先行者,于2016年8月在新三板挂牌。
    
    蓝海讯通与发行人之间既存在相似性,又存在一定差异,具体分析如下:
    
    ①两者在业务模式上较为相似
    
    蓝海讯通为运营商、金融、电力、能源等行业的大型企事业单位和政府部门,以及互联网金融、教育以及电商等领域的中小企业和创业企业,提供SaaS服务和本地化部署两种交付方式的IT运维管理产品及服务,其收入来源主要为软件产品销售收入和技术服务收入。近年来,蓝海讯通也开始将其IT运维管理产品研发和实施经验与人工智能技术相结合,构建智能运维管理平台。在业务模式上,发行人与蓝海讯通较为相似。
    
    ②两者在产品布局上存在差异
    
    蓝海讯通旨在为用户提供覆盖从用户端到服务器端完整的端到端的全方位IT 性能管理产品矩阵,其自主研发的多项软件产品包括应用性能管理产品、IT基础设施性能管理产品、网络性能管理产品以及其他IT服务管理工具等。
    
    根据蓝海讯通的公开信息,发行人与蓝海讯通APM产品的对标情况如下表所示:
    
     产品类型              监测技术     发行人产品     蓝海讯通对标产品
      模拟用户监测产品    主动式       BonreeNet         CloudTest
               数字体验监                        主动式      BonreeAPP             -
             测产品                          被动式      BonreeSDK       MobileInsight
      真实用户监测产品    被动式     BonreeBrowser     BrowserInsight
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
                              应用发现跟踪诊断产品         被动式      BonreeServer     ApplicationInsight
    
    
    蓝海讯通主要向用户提供基于真实用户体验的应用性能管理服务,其产品布局以被动式产品为主,而发行人则采取主动式产品、被动式产品协同发展的产品布局,两者在产品布局上存在差异。
    
    ③两者在发展路径上存在一定差异,导致经营状况差异较大
    
    I.发行人以主动式产品为主,蓝海讯通以被动式产品为主,两者的技术路径不同
    
    发行人由主动式业务起家,2008 年推出第一款基于模拟用户视角的主动式产品Bonree Net。自2015年起,发行人逐渐由主动式产品向被动式产品拓展,陆续推出了基于真实用户视角、依靠探针植入技术开展监测的多款产品,逐步构建起一套主动式、被动式协同发展的产品体系。但目前,营业收入仍以主动式产品为主。
    
    而蓝海讯通自进入APM行业以来,一直以被动式产品为主,围绕真实用户视角构建产品体系,陆续形成了可覆盖从真实用户端到服务器端完整的端到端的全方位IT性能管理产品矩阵。
    
    可以说,发行人从主动式产品出发,逐步向被动式产品发展,而蓝海讯通一直以被动式产品为主,自发展初期,两者已呈现出差异化的技术发展路径。
    
    II.蓝海讯通采SaaS服务及本地化部署两种盈利模式,发行人在被动式领域内主推本地化部署,两者的盈利模式不同
    
    蓝海讯通一直以被动式产品为主,采取SaaS服务及本地化部署两种盈利模式。根据其公转书披露,公司SaaS自助平台针对中小微型企业或个人开发者提供自助服务,提供三档服务模式,分别为免费版、专业版和企业版。
    
    发行人以主动式业务为基础,报告期内被动式产品收入快速增长。无论是主动式产品,还是被动式产品,发行人的目标客户一直为企业级客户。考虑到政府机构、大型国企,以及银行、证券、保险等行业客户对数据安全性要求较高,对于采用SaaS模式来部署探针产品的接受意愿较低,因此发行人在被动式产品上一直以本地化部署为主要盈利模式。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    III.蓝海讯通面向企业级用户和 SaaS 用户,发行人则专注于企业级客户,两者的销售策略不同
    
    发行人一直将目标客户锁定于具有较强付费能力的大中型企业。2019年度,发行人客户数量为347家,平均客单价一直维持在较高水平;报告期内,前五大主要客户包括华为、腾讯、百度、猎豹移动、搜狗、平安集团等,收入占比分别为40.49%、38.72%、34.19%,大客户较多。
    
    蓝海讯通的产品则主要面向企业级用户和SaaS用户,前者针对如电信运营商、政府部门等大型政企客户,后者主要针对中小互联网企业。为迅速扩大市场份额,公司采用免费或低价的方式对其SaaS产品进行推广。根据其公开转让说明书,截至2016年6月20日,公司SaaS用户注册数量超过6.8万,可见客户主要为免费用户,大客户较少,平均客单价相对较低。
    
    IV.蓝海讯通自身的业务发展也在大幅调整中,自身财务数据波动较大
    
    蓝海讯通为了推广SaaS平台,采用免费或低费的方式吸引用户注册,同时加大市场推广力度,且随着注册用户数量激增,使得用户前期销售成本和后期维护成本亦大幅提高,导致销售费用波动较大。2017年、2018年,蓝海讯通的销售费用占收入的比例分别为129.94%、71.42%。
    
    综上,由于两者采用了差异化的发展路径,导致经营状况也形成较大差异,2017年及2018年,蓝海讯通处于亏损状态,与发行人的财务经营状况可比性较低(蓝海讯通暂未披露2019年年报)。
    
    ④两者在APM技术的具体表征上存在一定差异
    
    发行人与蓝海讯通在APM技术的具体表征上的比较情况详见招股意向书本节之“七/(二)/2/(2)关键核心技术的具体表征及与同行业公司的比较情况”。四、公司销售与采购的具体情况
    
    (一)发行人销售收入情况及其主要客户
    
    1、发行人销售收入情况
    
    (1)主营业务收入按产品类型分类情况博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    报告期内,发行人主营业务收入按产品类型分类情况如下表所示:
    
    单位:万元
    
               产品类型      产品         2019年度            2018年度            2017年度
      名称       金额      占比      金额      占比      金额      占比
       Net     10,023.02   60.92%  10,985.44   71.71%  10,767.13   82.76%
                 数字体验监测    APP      1,093.65    6.65%   1,210.68     7.90%     518.59     3.99%
             产品        SDK       647.37    3.93%     647.31     4.23%     742.99     5.71%
     Browser       59.14    0.36%     240.40    1.57%     36.73    0.28%
                 应用发现跟踪   Server     2,944.23   17.89%   1,729.80    11.29%     501.91     3.86%
                和诊断产品
                 网络性能监测   Reesii       607.05    3.69%          -         -          -         -
             产品
                大数据分析     Ants       271.07    1.65%          -         -          -         -
             产品        Zeus       260.92    1.59%          -         -          -         -
         其他              547.15    3.33%     506.17     3.30%     443.19     3.41%
         合计            16,453.60  100.00%  15,319.82  100.00%  13,010.54  100.00%
    
    
    (2)主营业务收入按区域分类情况
    
    报告期内,发行人主营业务收入按区域分类情况如下表所示:
    
    单位:万元
    
             区域            2019年度               2018年度              2017年度
         金额       比例       金额       比例      金额       比例
             华北         5,847.69    35.54%     5,715.96    37.31%    5,944.52     45.69%
             华南         5,500.84    33.43%     5,075.76    33.13%    3,565.44     27.40%
             华东         4,416.92    26.84%     3,838.95    25.06%    2,940.82     22.60%
             其他           688.16     4.18%      689.15     4.50%     559.75      4.30%
             合计        16,453.60   100.00%    15,319.82  100.00%   13,010.54   100.00%
    
    
    2、报告期内前五名客户
    
    根据《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第41号-科创板招股意向书》的要求,对受同一实际控制人控制的销售客户合并计算销售额,列示如下:
    
    单位:万元
    
           年度     序号                 客户名称                  收入金额    金额占比
           2019      1    华为软件技术有限公司注1                     1,710.41     10.40%
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
           年度     序号                 客户名称                  收入金额    金额占比
           年度      2    深圳市腾讯计算机系统有限公司注2             1,529.38      9.30%
       3    中国平安保险(集团)股份有限公司注3         1,018.63      6.19%
       4    百度在线网络技术(北京)有限公司注4           752.28      4.57%
       5    中信银行股份有限公司                         615.18      3.74%
                        合  计                         5,625.88     34.19%
       1    深圳市腾讯计算机系统有限公司               1,587.25     10.36%
       2    华为软件技术有限公司                       1,257.16      8.21%
           2018      3    北京搜狗信息服务有限公司                   1,106.22      7.22%
           年度      4    百度在线网络技术(北京)有限公司           1,034.76      6.75%
       5    中国平安保险(集团)股份有限公司             946.46      6.18%
                        合  计                         5,931.84     38.72%
       1    百度在线网络技术(北京)有限公司           1,294.37      9.95%
       2    北京搜狗信息服务有限公司                   1,285.80      9.88%
           2017      3    深圳市腾讯计算机系统有限公司               1,241.02      9.54%
           年度      4    中国平安保险(集团)股份有限公司             770.41      5.92%
       5    北京猎豹移动科技有限公司注5                   675.86      5.19%
                        合  计                         5,267.45     40.49%
    
    
    注1:华为软件技术有限公司包括其关联方华为技术有限公司的销售额;
    
    注2:深圳市腾讯计算机系统有限公司包括其关联方腾讯云计算(北京)有限责任公司的销
    
    售额;
    
    注3:中国平安保险(集团)股份有限公司包括其关联方平安科技(深圳)有限公司、平安
    
    证券股份有限公司、平安银行股份有限公司、平安壹钱包电子商务有限公司、平安科技(香
    
    港)有限公司、PINGAN TECHNOLOGY(SG)PTE.LTD的销售额;
    
    注4:百度在线网络技术(北京)有限公司包括其关联方北京百度网讯科技有限公司、百度
    
    时代网络技术(北京)有限公司的销售额;
    
    注5:北京猎豹移动科技有限公司包括其关联方北京金山云网络技术有限公司、北京金迅瑞
    
    博网络技术有限公司的销售额。
    
    报告期内,公司不存在向单个客户的销售比例超过总额的50%的情形。公司及其董事、监事、高级管理人员和其他核心人员、主要关联方或持有公司5%以上股份的股东未在上述客户中占有权益。
    
    3、报告期内新增主要客户情况
    
    报告期内,公司各年度前五大客户中新增主要客户如下所示:
    
    单位:万元
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
               年度                 客户名称             销售收入      占营业收入比例
       中信银行股份有限公司         615.18           3.74%
                  2019年度
              合  计                615.18           3.74%
                  2018年度                  -                     -                -
                  2017年度                  -                     -                -
    
    
    注:上述客户为当年前五大客户中的新增客户。
    
    从上表可知,2017年及2018年无新增主要客户,2019年新增主要客户的销售收入为615.18万元,占当期营业收入的比例为3.74%,占比较小。
    
    4、分计费模式客户数量、销售收入分布
    
    发行人不同业务类型对应不同的计费模式,其中监测服务可分为监测次数计费、保底次数计费、固定使用期计费三种模式,软件销售业务及系统集成采用固定金额计费模式。报告期内,发行人不同计费模式下客户销售情况具体如下所示:
    
    单位:万元
    
             年 度      业务类型       计费模式      客户数量     收入金额      收入占比
                 监测次数计费            91        7,055.66       42.88%
      监测服务   保底次数计费           166        2,466.48       14.99%
                 固定使用期计费          48        1,168.31        7.10%
             2019年     软件销售   固定金额计费            60        3,982.37       24.20%
      系统集成   固定金额计费             5         552.41        3.36%
        其他            -                72        1,228.37        7.47%
                合 计                     -       16,453.60      100.00%
                 监测次数计费           106        7,114.07       46.44%
      监测服务   保底次数计费           231        3,312.36       21.62%
                 固定使用期计费          46        1,009.23        6.59%
             2018年     软件销售   固定金额计费            45        3,027.74       19.76%
      系统集成   固定金额计费             -              -             -
        其他     -                       67         856.41        5.59%
                合 计                     -       15,319.82      100.00%
                 按次计费               113        7,276.68       55.93%
      监测服务   保底次数计费           225        2,949.79       22.67%
             2017年                固定使用期计费          40         863.23        6.63%
      软件销售   固定金额计费            31        1,117.19        8.59%
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
             年 度      业务类型       计费模式      客户数量     收入金额      收入占比
      系统集成   固定金额计费             -              -             -
        其他            -                34         803.66        6.18%
                合 计                     -       13,010.54      100.00%
    
    
    注:如果1家客户同时存在多种计费模式业务的,则上表在该客户涉及的所有计费模式下均
    
    将其核算在内。
    
    (二)发行人采购情况及主要供应商
    
    1、发行人采购情况
    
    公司对外采购主要是为满足公司日常经营管理所需的网络运营成本(服务器托管、虚拟机租赁费等)、电子设备、办公设备、耗材等,以及会员完成任务产生的监测费用。
    
    报告期内,公司主要采购情况如下:
    
    单位:万元
    
              项 目             2019年度              2018年度             2017年度
        金额       占比       金额       占比      金额      占比
                  会员监测费用       866.17     47.49%    1,068.37    59.34%     653.75    47.10%
                  网络运营成本       459.29     25.18%     485.59    26.97%     596.10    42.95%
                  电子设备和办       402.59     22.07%     166.30     9.24%     120.76     8.70%
               公设备
              其他            95.74      5.25%      80.20     4.45%      17.26     1.24%
               合  计         1,823.78   100.00%    1,800.45   100.00%   1,387.86   100.00%
    
    
    2、会员及骨干网监测点情况
    
    (1)会员账号及监测点
    
    报告期内,公司按会员类型和端口划分的会员账号数量和监测点数量如下表所示:
    
    单位:个
    
                  2019年度           2018年度           2017年度
              项 目       端口     账号     监测点     账号     监测点     账号    监测点
               数量      数量      数量      数量      数量     数量
               睿思会员      PC       5,883    36,034     4,883    18,527     3,977    6,924
      WAP      1,465     6,260     1,591     4,485     1,597    9,085
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
     BMTP       744     1,508      903     1,584     1,161    1,306
                  普通积分会员    PC       1,003     3,889     2,554    23,946     5,164    22,378
                渠道会员      PC           6    14,650         3     9,502         3     8,404
                直付会员      PC         106     1,531       162     1,510       467     2,129
    
    
    注:会员账号数为本期有执行监测任务的会员账号数量;监测点数量为当月有执行监测任务的终端监测点的月度加权平均数。
    
    渠道会员与公司签署会员监测协议后,需开立渠道会员账号,渠道会员掌握的所有监测点均直接归属于渠道会员账号下,结算时,公司直接转账给渠道会员,因此,会员数量统计时,根据渠道会员开立的账号数量进行统计。普通积分会员和睿思会员注册账号后,将其拥有的监测点绑定点已注册的账号下,会员按账号进行积分兑换,因此,会员数量统计时,与渠道会员一致,根据普通积分会员和睿思会员注册的账号数量进行统计。
    
    ①PC端
    
    报告期内,受公司业务规模扩大的影响,PC端会员监测点数量总体呈逐年增长的趋势,但各类型会员间监测点数量波动趋势有所差异。
    
    公司于2016年推出睿思平台并开始招募会员,为保证业务的正常开展,公司采用两个平台同时运行的策略,随着睿思平台会员监测点数量的增加,公司减少了对普通积分会员的招募,同时,考虑到睿思平台具有同时执行PC端任务和移动端任务的优势,平台的功能更加强大,公司采取了逐步停止原会员管理平台,仅保留睿思会员管理平台统一管理,将普通积分会员逐步转变为睿思会员的发展策略。因此,报告期内,睿思会员监测点数量呈逐年快速增长,而普通积分会员监测点数量整体呈大幅下降趋势。
    
    公司渠道会员是指拥有大量监测点资源的个人或企业,只执行PC端监测任务,报告期内,随着公司业务规模扩大,渠道会员监测点数量呈逐年增长趋势。
    
    公司直付会员包括国内直付会员和国外直付会员,报告期内,均只执行PC端监测任务。公司国内直付会员主要是对积分会员的补充,随着积分会员监测点数量的增加,公司逐步减少了国内直付会员监测点,因此,2018 年直付会员监测点数量降幅较大。报告期内,国外直付会员监测点数量则较为稳定。
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    ②移动端
    
    报告期内,公司会员中仅睿思会员可执行移动端监测任务,睿思会员执行的移动端监测任务又分为WAP端和BMTP端。WAP端监测任务类型主要包括全元素、单元素、协议、网络等;BMTP端监测任务主要为事务流程任务、流媒体任务等。
    
    I.WAP端
    
    报告期内,WAP端会员监测点数量呈波动趋势。2018年终端监测点数量较2017 年降幅较大,主要由于手机更新换代速度较快,客户对执行监测任务的手机型号、硬件配置、系统版本等方面提出要求,公司于2017年下半年,对睿思会员的监测点设置了新的准入标准,避免会员用于执行监测任务的手机为过时已久手机或是市场上的非主流手机。
    
    II.BMTP端
    
    报告期内,随着短视频业务的发展,下游客户增加了对流媒体任务的配置,BMTP端会员监测点数量总体随之增加。
    
    (2)骨干网监测点
    
    与会员监测点数量相比,骨干网监测点数量规模相对较小。报告期内,公司骨干网监测点数量分别为981个、792个及682个,呈逐年下降趋势。受CDN与云服务行业整合影响,部分客户减少或退出CDN与云服务领域,下游客户配置的骨干网监测任务逐年减少,同时,公司对监测点的配置及系统版本进行了升级,监测点的运行能力进一步得到提高,因此,报告期内,公司相应地减少了对骨干网监测节点的部署。
    
    (3)会员活跃度
    
    公司会员分为普通积分会员、睿思会员、直付会员和渠道会员,其中,直付会员有挂机时长的要求,渠道会员通常为专业从事挂机任务的会员,因此,这两类会员通常是保持在线挂机状态。普通积分会员和睿思会员可自主选择是否挂机做任务,以下关于会员活跃度的说明主要针对普通积分会员和睿思会员展开。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    ①关于会员活跃度的说明
    
    公司在对会员的管理中,并未引入“会员活跃度”的概念,公司未针对“会员活跃度”进行政策的制定、考核,同时,在销售过程中,客户也并不关心该指标。
    
    公司对于普通积分和睿思积分会员,主要采取QQ群方式进行管理,博睿数据官网提供了QQ客服、电话咨询、留言咨询三个接口,同时公布QQ官方群,会员部设置专人负责积分会员的日常管理,并不定期发布与会员管理相关的政策公告,及时在QQ群解答会员注册或做任务过程中遇到的问题,同时收集会员提出的意见和建议,并反馈到公司产品或研发部门;必要时发行人也会采用电话的方式与会员进行沟通。
    
    会员注册完账号后,将其拥有的监测点绑定在账号下即建立了对应关系,会员后续只要在客户端登录账号,就可以使监测点处于待执行任务状态,如果和客户配置的任务匹配上,便可以执行监测任务。监测点数量会随着会员是否保持在线状态随时变化中。因此,公司在经营中最为关心的是保持在线状态的监测点的数量及质量,而非会员账号。
    
    为充分说明公司会员执行任务的情况,公司将当年度执行过监测任务的会员账号数量定义为活跃会员账号数量(A);将截至各期末登陆过的会员账号数量定义为会员账号数量(B),将两者相除的结果作为“会员活跃度”(C)。相对应的,B-A即代表非活跃会员账号数量。
    
    同时,需要说明的是:
    
    I.公司会员账号一旦注册后就将永续存在,会员可以登录也可以不登录,但账号本身一直存续,不存在注销的情况。
    
    II.上述B代表的是截至各期末登录过的账号数量,这个登录并不代表是当期登录,只要自注册后有登录过的都统计在内,实质上代表的是一个截至当期末有效账号数量的概念,是多年长期积累的结果,因此,有效账号数量正常情况下每年都会增加。
    
    III.鉴于B无法充分揭示当期会员登录账号的情况,因此在B的基础上,博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书增加一行“当期登录过的会员账号数量(D)”,作为“当期会员活跃度”的计算基础。该指标反映当期有登录过的会员账号中有多少执行了监测任务。
    
    ②报告期内,公司会员活跃度具体情况
    
    报告期各期,会员活跃度如下表所示:
    
    单位:个
    
         项目                 2019年度/2019   2018年度/2018   2017年度/2017
                               年12月31日      年12月31日      年12月31日
      活跃会员账号数量(A)           1,003           2,554           5,164
      新增活跃会员账号数量              139            503               -
      退出活跃会员账号数量            1,690           3,113               -
             普通积分      会员账号数量(B)            68,924          68,594          67,721
           会员         活跃度(C=A/B)             1.46%          3.72%           7.63%
     当期登陆过的会员账号数           1,759           3,446          10,745
             量(D)
     当期会员活跃度(E=A/D)        57.02%         74.11%          48.06%
      活跃会员账号数量(A)           5,915           4,930           4,040
      新增活跃会员账号数量            3,397           3,033               -
      退出活跃会员账号数量            2,412           2,143               -
             睿思会员      会员账号数量(B)            22,812          18,393          14,676
         活跃度(C=A/B)            25.93%         26.80%          27.53%
     当期登陆过的会员账号数          16,185          10,244           6,579
             量(D)
     当期会员活跃度(E=A/D)        36.55%         48.13%          61.41%
    
    
    注:新增活跃会员账号数量指与上期相比,本期新增且执行了监测任务的会员账号数量;退出活跃会员账号数量指上期执行了监测任务,本期未执行监测任务的会员账号数量。
    
    报告期内,公司普通积分会员的活跃账号数量较小,同时,会员活跃度较低并呈逐年下降的趋势。出现上述情况主要系公司于2016年推出睿思会员客户端后,通过一年多的推广,睿思会员已形成一定的规模,考虑到该平台可同时执行PC端任务和移动端任务、功能性全面等优势,公司拟逐步停止原会员管理平台,仅保留睿思会员管理平台统一管理,因此,自2017年起,普通积分会员陆续转换至睿思会员执行监测任务。
    
    因此,上述“会员活跃度”较低的情况主要系大量的普通积分会员账号在当博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书期未登录所致。按照当期登录会员计算的“当期会员活跃度”保持在较高的水准。
    
    报告期内,睿思会员活跃账号数量逐年上升,活跃度大幅高于普通积分会员。而随着睿思会员数量越来越多,无论是“会员活跃度”还是“当期会员活跃度”均呈下降趋势。
    
    会员保持登录状态,只是具有了执行任务的基础,是否能执行任务还取决于会员登录时间的长短、会员登录的时间是否有任务下发、任务下发的时候同时保持在线状态的会员监测点数量是否超过任务的需要、会员监测点的网络环境、硬件等是否能满足需求等因素。
    
    未来,公司将把睿思会员平台作为积分会员的主要管理平台,并通过一系列的管理措施,不断的增加会员账号的数量及活跃度,完善会员监测网络。
    
    ③报告期内,非活跃会员的具体情况
    
    根据非活跃会员的定义,B-A即代表非活跃会员。非活跃会员中,一部分为当期并未登录过的;另一部分为当期登录过但未执行过监测任务的。具体情况如下:
    
    单位:个
    
           项目                  2019年度/2019   2018年度/2018   2017年度/2017
                                  年12月31日     年12月31日      年12月31日
     非活跃会员账号数量(B-A)          67,921          66,040          62,557
     当期未登录的会员账号数量           67,165          65,148          56,976
           普通积  当期登录未执行过监测任务
           分会员  的会员账号数量                        756            892           5,581
     当期登录未执行过监测任务                -            0.11            0.04
     的会员积分(万元)
     非活跃会员账号数量(B-A)          16,897          13,463          10,636
     当期未登录的会员账号数量            6,627           8,149           8,097
          睿思   当期登录未执行过监测任务
          会员   的会员账号数量                     10,270           5,314           2,539
     当期登录未执行过监测任务            19.56            2.63            3.15
     的会员积分(万元)
    
    
    对于当期未登录过的账号,公司不会给予积分;而对于当期登录过但未执行监测任务的会员,公司设置有活动积分、协助积分、推荐积分等内容。其中,活动积分为在会员进行连续签到、账号完善、扩充监测点、关注公众号等操作后给博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书予会员的积分;协助积分主要为会员帮助公司进行产品需求调研、产品优化建议及平台问题反馈而给予会员的相应积分;此外,公司前期存在少量的推荐会员积分,即被推荐的会员获得积分达到一定标准后,推荐方可获得一定金额及一定比例的提成积分。
    
    报告期各期,非活跃的普通积分会员获得的积分金额为0.04万元、0.11万元及0万元;非活跃的睿思会员获得的积分金额为3.15万元、2.63万元及19.56万元。
    
    公司将上述情况下产生的积分均已计入当期成本中。
    
    (4)会员区域分布情况
    
    报告期内,公司会员监测点分布的前五大省份情况如下表所示:
    
    单位:个
    
         年度   序    省份      PC端       WAP端    BMTP端      合计         占比
      号
      1    山东          6,386        281         47         6,714      10.51%
      2    四川          5,063        237         75         5,375       8.41%
         2019   3    北京         3,379        732        213        4,324      6.77%
         年度
      4    广东          3,472        348        207         4,026       6.30%
      5    江苏          3,154        381         92         3,626       5.68%
     合计               21,453       1,978        633        24,064     37.68%
      1    山东          7,206        239         80         7,525      12.64%
      2    吉林          4,745         57         18         4,819       8.09%
         2018   3    四川         4,534        214        78        4,825      8.10%
         年度
      4    广东          3,809        586        199         4,595       7.72%
      5    江苏          2,954        325         94         3,374       5.66%
     合计               23,247       1,422        469        25,138     42.21%
      1    广东          3,694        860        137         4,691       9.34%
      2    江苏          3,044        657         88         3,790       7.54%
         2017   3    北京         1,563       1,740        141        3,444      6.86%
         年度
      4    浙江          2,352        433         61         2,845       5.66%
      5    四川          2,314        364         73         2,751       5.48%
     合计               12,967       4,054        500        17,520     34.88%
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    注:各端口监测点数量为当月有执行监测任务的终端监测点的月度加权平均数。
    
    由上表可见,报告期内,前五大省份会员监测点占比总体较为稳定,会员监测点较多的省份主要为山东、广东、四川、江苏等人口众多,且客户监测需求相应较为强烈的省份,具有合理性。
    
    (6)管理情况
    
    公司未根据会员活跃度和区域分布对会员进行管理,公司主要是按照会员类型对会员进行管理,具体详见本节之“一/(四)/2/(3)/⑤会员的管理”。
    
    (7)与同行业的比较情况
    
    根据基调网络年报显示,基调网络也存在采用会员监测点和骨干网监测点执行监测任务的情况,但由于其未公开披露会员监测点和骨干网监测点数量等信息,因此,公司难以对此与同行业进行比较。
    
    3、会员监测服务情况
    
    公司会员的计费方式主要是按照会员类型和端口类型进行划分,其中,会员可分为直付会员和积分会员,端口可分为PC端和移动端。报告期内,公司按照会员类型和端口类型对监测点数量、监测费用、监测次数、平均监测价格及实际支付金额进行划分,具体情况如下表所示:
    
    (1)直付会员
    
    ①国外直付会员
    
    报告期内,国外直付会员执行PC端监测任务的监测次数、单位任务成本和监测费用的具体情况如下:
    
                      项目                 2019年度        2018年度         2017年度
                            监测点数量(个)             1,414            1,327            1,496
                              会员监测费用(万元)           117.11           125.81            88.88
                            监测次数(万次)           22,922.50        22,638.41         12,929.69
                               单位监测成本(元/万次)          51.09            55.57            68.74
                            实际支付金额(万元)             110.96           124.91            89.29
    
    
    报告期内,国外直付会员执行PC端的监测费用呈波动趋势。与2017年相比,2018年国外直付会员执行PC端的监测费用增加36.93万元,主要系2018博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书年监测次数较上年增长75.09%;与2018年相比,2019年国外直付会员执行PC端监测任务的监测费用减少 13.05 万元,主要系受到单位监测成本下降 11.48%的影响。
    
    I.监测次数
    
    报告期内,国外直付会员执行PC端的监测任务次数呈逐年上涨的趋势,主要系公司下游客户海外业务的监测需求不断增加,监测次数随着下游客户业务的扩张而增加。
    
    II.单位监测成本
    
    报告期内,公司国外直付会员的单位监测成本分别为 68.74 元/万次、55.57元/万次及51.09元/万次,呈逐年下降趋势。由于直付会员的监测费用有两个计费标准,当公司下发的监测任务量充足时,每个监测点的监测费用按监测次数计算;反之,则取按监测次数或挂机时长计算出的监测费用中的较高者。之所以采用孰高的计费模式,主要是为了鼓励会员在任务发放数量较小时依然能保持挂机状态,通过这种方式能让会员多获取一些收入,保持会员的稳定性。因此,当任务发放量越少时,公司需付出越高的单位监测成本。
    
    报告期内,国外直付会员单个监测点的平均监测次数分别为8.64万次/监测点、17.06万次/监测点、16.21万次/监测点。2018年,单个监测点的平均监测次数同比2017年大幅上升,单位监测成本与其相反,呈明显下降趋势。2019年,国外直付会员单个监测点的平均监测次数相较2018年略有下降,但其单位监测成本与2018年相比呈进一步下降趋势,主要系与2018年相比,2019年国外直付会员采用监测次数结算的收入占比同比2018年提高了18.38%。
    
    ②国内直付会员
    
    报告期内,国内直付会员执行PC端监测任务的监测次数、单位监测成本和监测费用的具体情况如下:
    
                       项目                 2019年度       2018年度         2017年度
                             监测点数量(个)              117            183              633
                               会员监测费用(万元)            1.98            7.54             21.93
                             监测次数(万次)            1,380.27        6,890.45         13,589.67
                                单位监测成本(元/万次)          14.33           10.94            16.14
                               实际支付金额(万元)            2.48            7.89             23.70
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    报告期内,国内直付会员执行PC端的监测费用呈逐年下降的趋势,主要系2016 年,睿思会员管理平台推出后,随着睿思会员的增加,公司减少了国内直付会员的数量,监测点相应减少,因此,2018年和2019年,国内直付会员执行PC端监测任务的次数随之减少。2019年度,会员监测费用仅为1.98万元,金额较小。
    
    (2)积分会员
    
    积分会员所获得的积分由任务积分、流量积分和其他积分构成。任务积分是指积分会员执行监测任务所获得的积分,即任务成本;流量积分为睿思会员因执行WAP端和BMTP端消耗的流量所获得的流量积分,即流量补贴成本;其他积分包括硬件补贴、时长补贴、奖励积分、活动积分等,即其他监测成本,该部分积分与会员执行监测任务量无直接关系。
    
    报告期内,积分会员监测费用具体构成如下表所示:
    
    单位:万元
    
                     项目                 2019年度         2018年度         2017年度
                       任务成本                 434.21            472.93           323.64
                         流量补贴成本               141.52            175.43           165.52
                         其他监测成本               171.36            286.67            53.78
                     合计                   747.09            935.02           542.94
                         实际支付金额               676.86            819.48           561.26
    
    
    公司积分会员包括分为普通积分会员、渠道会员和睿思会员,三种类型的会员均可执行PC端监测任务,移动端监测任务仅睿思会员可执行。
    
    报告期内,公司按端口对会员监测点数量、任务成本、流量补贴成本、监测次数、单位监测成本进行划分,具体情况如下:
    
    ①任务成本
    
    I.PC端
    
                     项目                 2019年度         2018年度         2017年度
                           监测点数量(个)             54,573            51,975           37,706
                           任务成本(万元)             288.95            379.79           294.60
                           监测次数(万次)           402,271.24        432,536.31        321,728.02
                              单位任务成本(元/万次)           7.18              8.78             9.16
    
    
    报告期内,积分会员PC端监测任务成本呈波动趋势,主要受监测次数和单博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书位任务成本的影响。2018年,PC端监测任务的任务成本较上年增加85.19万元,主要系PC端监测任务次数增加所致;2019年,PC端监测任务的任务成本较上年减少90.84万元,主要受PC端监测任务监测次数和单位任务成本同时下降的影响。
    
    i.监测次数
    
    报告期内,PC端监测次数呈波动趋势,主要受下游客户的需求的影响。随着公司PC端监测业务的扩大及下游客户需求量的增加,2018年PC端监测次数与上年相比增幅较大;2019年,PC端监测次数有所下降,主要系部分客户业务调整导致其PC端监测需求下降。
    
    ii.单位任务成本
    
    报告期内,公司积分会员执行PC端的单位任务成本分别为9.16元/万次、8.78元/万次及7.18元/万次,呈逐年下降趋势。受各大运营商提速降费的影响,宽带网络呈现出网速快、资费下降的趋势,会员单位时间内执行的监测任务数量提升、单位任务成本下降。因此,考虑到会员自身执行监测任务耗用的成本在下降,公司为合理控制公司的监测成本,对会员的计费规则进行了相应调整。2017年8月,公司对积分会员执行的PC端的单次任务积分下调20%;2018年10月,公司根据时间段、运营商对积分会员执行的大部分流媒体监测任务单次积分下调了10%或4.41%,同时将评分为80-90分和90分以上的监测点系数下调了10%;2018年12月,公司对积分会员执行的PC端的单次任务积分下调5%;2019年6月,为进一步提升监测点质量,公司将同一IP下超过3个节点的客户端(大于3),按照3/N的系数结算;2019年12月起,公司对积分会员执行的PC端的单次任务积分下调1.50%。
    
    II.移动端
    
    公司积分会员中仅睿思会员可执行移动端监测任务,睿思会员执行的移动端监测任务又分为WAP端和BMTP端。
    
    i.WAP端
    
    报告期内,睿思会员执行WAP端监测任务的监测点数量、监测次数、单位任务成本和任务成本的具体情况如下:
    
                       项目                  2019年度        2018年度       2017年度
    
    
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                             监测点数量(个)              6,260            4,485           9,085
                             任务成本(万元)              134.62           85.87           26.98
                             监测次数(万次)            26,915.42        17,663.15       14,020.99
                                单位任务成本(元/万次)           50.02            48.62           19.24
    
    
    报告期内,公司WAP端的监测任务成本总体呈上升趋势,主要系WAP端监测任务次数和单位任务成本逐年增加所致。
    
    A.监测次数
    
    公司的Bonree Net产品自推出WAP子产品以来,经过多年的市场推广,客户对产品的接受度越来越高,因此,报告期内,WAP 端监测任务次数随着下游客户的需求逐年增加。
    
    B.单位任务成本
    
    报告期内,WAP端单位任务成本分别为19.24元/万次、48.62元/万次和50.02元/万次,呈逐年上升趋势,主要受监测任务计费规则调整的影响。
    
    2018年,受流量资费持续下降的影响,公司给予会员的流量补贴随之下降,为保证睿思会员的稳定性及其执行移动端监测任务的积极性,公司对移动端监测任务的报酬进行了上调,最终WAP端监测任务每任务报酬提至0.05元。
    
    2019年,WAP端单位任务成本与2018年基本一致。
    
    ii.BMTP端
    
    报告期内,睿思会员执行 BMTP 端监测任务的监测点数量、监测时长、单位任务成本和任务成本的具体情况如下:
    
                       项目                   2019年度       2018年度       2017年度
                             监测点数量(个)               1,508           1,584           1,306
                             任务成本(万元)               10.64           7.26            2.06
                             监测时长(小时)             177,796.79      123,668.05       83,579.39
                                单位任务成本(元/小时)            0.60            0.59            0.25
    
    
    报告期内,公司 BMTP 端监测任务成本金额较小,呈逐年上升趋势,主要系BMTP端监测任务时长和单位任务成本逐年增加所致。
    
    A.监测时长
    
    随着市场的不断开拓,报告期内,BMTP端监测任务时长处于逐年增长的趋势,但目前整体规模仍较小。
    
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    B.单位任务成本
    
    报告期内,BMTP端单位任务成本分别为0.25元/小时、0.59元/小时和0.60元/小时,呈逐年上升趋势,主要受监测任务计费规则调整的影响。与WAP端监测任务一致,受流量资费持续下降的影响,公司给予会员的流量补贴随之下降,为保证睿思会员的稳定性及其执行移动端监测任务的积极性,2018 年,公司对移动端监测任务的报酬进行了上调,最终 BMTP 端监测任务每小时任务报酬提至0.60元。
    
    ②流量补贴成本
    
    公司睿思会员执行移动端监测任务时,需耗费流量,公司给予会员相应的流量补贴。报告期内,睿思会员执行移动端监测任务的流量补贴成本、流量和单位流量成本的具体情况如下表所示:
    
                     项目                 2019年度         2018年度         2017年度
                             流量补贴成本(万元)           141.52            175.43           165.52
                        流量(GB)              136,828.80        128,065.98        78,252.43
                              单位流量成本(元/GB)          10.34             13.70            21.15
    
    
    报告期内,公司的流量补贴成本分别为165.52万元、175.43万元和141.52万元,呈波动趋势。2018年流量补贴成本较上年增加9.91万元,主要系与2017年相比,2018年的流量增幅高于单位流量成本降幅所致;2019年流量补贴成本较上年减少33.91万元,主要系单位流量成本进一步下降所致。
    
    I.流量
    
    报告期内,随着客户对移动端监测需求的增加,耗费的流量逐年增加。
    
    II.单位流量成本
    
    报告期内,公司单位流量成本分别为21.15元/GB、13.70元/GB和10.34元/GB,呈逐年下降的趋势。自 2015 年起我国工业和信息化部、国资委等连续开展多项提速降费专项行动,国内主流运营商的电信流量资费逐年下降,受此影响,报告期内,发行人对给予会员的流量补贴单价进行了多次的调整,移动、联通、电信的流量补贴分别由2017年初的45元/GB、30元/GB、30元/GB调整至13元/GB、13元/GB、10元/GB。此外,2018年10月起,会员每月流量累计超过一定金额后,超额部分的流量补贴需按一定系数进行折算。
    
    (3)积分会员与直付会员的平均任务成本差异原因博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    报告期内,公司积分会员均为国内会员,可执行 PC 端和移动端监测任务,直付会员分为国内直付会员和国外直付会员,仅能执行PC端监测任务。
    
    报告期内,国内直付会员与积分会员执行PC端监测任务的单位任务成本如下表所示:
    
    单位:元/万次
    
                      项目                  2019年度        2018年度         2017年度
                          国内直付会员                    14.33            10.94            16.14
                        积分会员                       7.18             8.78             9.16
    
    
    由上表可见,报告期内,国内直付会员的单位任务成本高于执行PC端监测任务的积分会员,主要系相较于积分会员而言,公司对直付会员在挂机时长、网络环境、软件配置等方面具有较高的要求。基于此,为了鼓励会员在任务发放数量较小时依然能保持挂机状态,并保证会员的稳定性,公司制定直付会员的计费规则时设置了两个计费标准,当公司下发的监测任务量充足时,每个监测点的监测费用按监测次数计算;反之,则取按监测次数或挂机时长计算出的监测费用中的较高者。通过这种方式,当任务发放量较少时,会员可获取相对较为稳定的收入,而公司需付出较高的单位监测成本。
    
    报告期内,随着积分会员的增加,公司逐步减少了对国内直付会员的招募。
    
    4、报告期内前五名供应商情况
    
    单位:万元
    
          年度    序号             供应商名称                  金额        占采购总额的
                                                (不含税)        比例
       1    北京京东世纪信息技术有限公司注1             520.59         28.54%
       2    上海原色网络信息服务有限公司               208.14         11.41%
          2019     3    南京苏宁易购电子商务有限公司               114.09          6.26%
          年度     4    北京君逸天成科技有限公司                   112.09          6.15%
       5    北京中州伟业科技发展有限公司               109.88          6.02%
                     合  计                          1,064.78         58.38%
       1    北京京东世纪信息技术有限公司               760.11         42.22%
          2018     2    上海原色网络信息服务有限公司              141.67          7.87%
          年度
       3    临沂市挂宝网络科技有限公司                 112.19          6.23%
    
    
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          年度    序号             供应商名称                  金额        占采购总额的
                                                (不含税)        比例
       4    太原嘉航科技有限公司注2                      65.41          3.63%
       5    乐视云计算有限公司                          58.94          3.27%
                     合  计                          1,138.31         63.22%
       1    北京京东世纪信息技术有限公司               541.71         39.03%
       2    上海原色网络信息服务有限公司               130.46          9.40%
          2017     3    北京森华易腾通信技术有限公司                80.46          5.80%
          年度     4    太原嘉航科技有限公司                        74.94          5.40%
       5    临沂市挂宝网络科技有限公司                  72.08          5.19%
                     合  计                           899.66         64.82%
    
    
    注1:北京京东世纪信息技术有限公司指公司在京东平台购买产品的总额。
    
    注2:太原嘉航科技有限公司包含其股东李海涛和张大鹏的采购额。
    
    报告期内,公司向北京京东世纪信息技术有限公司采购的产品为京东E卡、电子设备和办公设备等,主要为京东E卡;2019年,公司向南京苏宁易购电子商务有限公司采购的产品为苏宁储值卡。公司采购的京东 E 卡和苏宁储值卡用于支付会员监测费用,即会员将获取的积分在会员平台上通过兑换京东 E 卡和苏宁储值卡以获取报酬。
    
    报告期内,公司不存在向单个供应商的采购比例超过总额的50%或严重依赖于少数供应商的情形。公司及其董事、监事、高级管理人员和其他核心人员、主要关联方或持有公司5%以上股份的股东未在上述供应商中占有权益。
    
    5、报告期内新增主要供应商情况
    
    2017年度和2018年度,公司前五大供应商中无新增主要供应商,2019年度,公司前五大供应商新增了北京中州伟业科技发展有限公司,新增供应商2019年度采购金额占采购总额的比重为6.02%,占比较小。
    
    五、发行人主要固定资产及无形资产情况
    
    (一)固定资产
    
    截至2019年12月31日,公司各类固定资产状况如下:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    单位:万元
    
              类  别        账面原值        累计折旧         账面净值          成新率
               电子设备            1,117.90          754.60            363.29          32.50%
               办公设备             101.33           62.57             38.76          38.25%
              合  计            1,219.23          817.17            402.05          32.98%
    
    
    公司固定资产主要是与公司业务相关的电子设备和办公设备。截至招股意向书签署日,公司无自有房产,办公场所均为租赁。
    
    (二)房屋租赁情况
    
    截至招股意向书签署日,公司主要生产经营场所租赁具体情况如下:
    
                  物业地址        租赁面      出租方        租赁期限    租金标准   实际使   具体
     积(㎡)                                   元/月      用人    用途
                       北京市东城区东中街    850    北京鸿基恒业物   2018.06.01-      160,296  发行人   研发
                      46号鸿基大厦4层             业管理有限公司   2021.12.31                        办公
                       北京市东城区东中街    527    北京鸿基恒业物   2018.06.01-       99,383  发行人   办公
                      46号鸿基大厦9层             业管理有限公司   2021.12.31
                       上海市徐汇区虹漕路           上海现代物流投  2019.11.18-2              上海分
                        448号现代物流大厦1   215.9   资发展有限公司    020.11.17     25,088.66   公司    办公
                     幢509、511室
                       武汉市东湖高新技术
                       开发区关山二路特1   602.56    郭毅Guo Yi    2019.11.16-2    34,948.48  发行人  研发
                       号国际企业中心3号                 Chris        021.11.15                        办公
                       楼(追日楼)301号
                       深圳市南山区科技南           深圳市九洲电器  2020.03.01-2                       研发
                       十二路九洲电器大厦    297       有限公司       021.02.28        35,640  发行人  办公
                      九楼B905-906室
                       厦门市思明区观日路           中侨华丰信息科  2019.05.01-2                       研发
                      32号404室03区        203    技(厦门)有限    020.04.30        11,165  发行人  办公
                  公司
                       广州市天河区花城大           广州玖间堂信息   2020.01.15-
                       道路667号7楼704       198     科技有限公司    2022.10.31       注      发行人  办公
                单元
    
    
    注:2020年1月15日至2020年1月31日,免租金,管理费3,149.00元;2020年2月1日至2021年1月31日,月租金30,000.00元,管理费每月5,742.00元;2021年2月1日至2022年1月31日,月租金32,400.00元,管理费每月5,742.00元;2022年2月1日至2022年10月31日,月租金34,992.00元,管理费每月5,742.00元。
    
    (三)无形资产
    
    公司无形资产主要为购买的软件,除此之外,无形资产主要为软件著作权和博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书域名,截至报告期末,除购买的软件外,上述各项无形资产账面价值为 0.00 万元,具体情况如下:
    
    1、软件著作权
    
    截至2019年12月31日,发行人共拥有59项软件著作权。该等软件著作权均为原始取得,目前不存在质押等他项权利。
    
          序号             软件名称               登记号       取得方式    开发完成    首次发表
                                                                日期        日期
         1     博睿网络质量监测系统V3.0     2009SRBJ1329    原始取得       --       2008.10.04
         2     睿思页面分析软件V2.0         2013SR056004    原始取得   2010.11.10     未发表
         3     博睿互联网服务质量监测事     2013SR055984    原始取得   2012.10.18     未发表
     务脚本录制器软件V2.0
         4     博睿互联网链路质量测试平     2013SR056226    原始取得   2013.01.20     未发表
     台V1.0
         5     博睿互联网服务质量监测报     2013SR056225    原始取得   2013.03.08     未发表
     警系统V3.0
         6     博睿移动互联网监测平台软     2013SR085517    原始取得   2013.05.10     未发表
     件1.0
         7     博睿移动互联网监测平台手     2013SR147914    原始取得   2013.11.15   2013.11.15
     机录制器软件V2.0
         8     睿视—被动式应用性能管理     2015SR119617    原始取得   2015.04.30   2015.04.30
     系统V1.0
         9     博睿APP用户感知大数据分      2015SR151593    原始取得   2015.06.30   2015.07.15
     析系统V1.0
         10     博睿APP用户行为分析管理      2016SR100602    原始取得   2016.03.30   2016.03.30
     平台V1.0
         11     博睿网络性能大数据分析管     2016SR150980    原始取得   2016.04.20   2016.04.20
     理监测平台V4.0
         12     博睿移动APP性能大数据分      2016SR146649    原始取得   2016.04.20   2016.04.20
     析管理监测平台V1.0
         13     睿思趣测联盟软件V1.0         2016SR146004    原始取得   2016.04.28   2016.04.28
         14     BonreeServer服务端应用性能    2016SR370102    原始取得   2016.07.30   2016.07.30
     管理平台V1.0
         15     BonreeTESTAPP云适配平台    2016SR370168    原始取得   2016.08.30   2016.08.30
     V3.0
         16     BonreeWAP移动性能分析管    2016SR370165    原始取得   2016.09.30   2016.11.30
     理平台V4.0
         17     BonreeAPP性能监测平台手     2016SR370113    原始取得   2016.10.21   2016.10.21
     机录制器软件V3.4
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
          序号             软件名称               登记号       取得方式    开发完成    首次发表
                                                                日期        日期
         18     BonreeSDKAPP运营管理平     2016SR370120    原始取得   2016.10.25   2016.10.25
     台V4.1
         19     BonreeSTOCK券商APP行情     2017SR530112    原始取得   2017.07.13   2017.07.13
     监控系统V1.0
         20     BonreeBrowser网站运营管理    2017SR534496    原始取得   2017.07.13   2017.07.13
     系统V1.0
         21     BonreeSDKAPP运营管理平     2018SR520239    原始取得   2018.01.12   2018.01.12
     台V5.4
         22     博睿全链路云压测平台V1.0     2018SR1011588    原始取得   2018.01.12   2018.01.12
         23     BonreePlatform数据融合平台   2019SR1025051    原始取得   2018.02.06   2018.02.06
     V1.0
         24     睿思众测平台V1.0             2018SR1011585    原始取得   2018.04.15   2018.04.15
         25     博睿分布式数据分析系统       2019SR1035287    原始取得   2018.06.01   2019.06.12
     V1.0
         26     BonreeServer服务端应用性能   2018SR1013640    原始取得   2018.06.12   2018.06.12
     管理平台V4.0
         27     博睿券商APP性能管理监控      2018SR582092    原始取得   2018.07.04   2018.07.04
     系统V2.0
         28     BonreeServer-JAVA探针软件   2019SR1025055    原始取得   2018.08.19   2018.08.19
     V6.0
         29     BonreeServer服务端应用性能   2019SR1025461    原始取得   2018.09.25   2018.09.25
     管理平台V5.0
         30     博睿数据Android移动APP报    2019SR1025368    原始取得   2018.12.31   2019.01.03
     表分析平台V1.0
         31     博睿数据IOS移动APP报表分    2019SR1025447    原始取得   2018.12.31   2019.01.03
     析平台V1.0
         32     博睿IT流程管理系统V1.0       2019SR1025084    原始取得   2019.04.30   2019.04.30
         33     BonreeServerPHP探针软件     2019SR1045190    原始取得   2019.05.08   2019.05.08
     V3.2
         34     博睿流式大数据处理引擎软     2019SR1034018    原始取得   2019.05.28   2018.05.28
     件V1.0
         35     睿思Android众淘APP软件      2019SR1025045    原始取得   2019.06.30   2019.07.09
     V1.0
         36     睿思IOS众淘APP软件V1.0      2019SR1025038    原始取得   2019.06.30   2019.07.09
         37     Bonree财务系统数据管理平     2019SR1025438    原始取得   2019.06.30   2019.06.30
     台V1.0
         38     博睿Box管理平台V1.0         2019SR1025451    原始取得   2019.07.03   2019.07.12
         39     BonreeServer-C/C++探针软件   2019SR1035344    原始取得   2019.08.05   2019.08.05
     V1.3
    
    
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          序号             软件名称               登记号       取得方式    开发完成    首次发表
                                                                日期        日期
         40     Bonreejs探针软件V2.1.1       2019SR1046193    原始取得    2019.08.10  2019.08.10
         41     BonreeServer-Python探针软     2019SR1025485    原始取得   2019.08.14   2019.08.14
     件V3.5
         42    BonreeSDK-AndroidAgent      2019SR1046192    原始取得   2019.08.15   2019.09.27
     APP性能监控软件V4.1.0
         43     BonreeNet流媒体监控探针软    2019SR1035351    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     件V1.0
         44     BonreeNet网络环境监控探针    2019SR1034010    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     软件V1.0
         45     BonreeNet文件传输监控探针    2019SR1033473    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     软件V1.0
         46     BonreeNet页面浏览监控探针    2019SR1034090    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     软件V1.0
         47     BonreeServer.NET探针软件    2019SR1025626    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     V3.3
         48     BonreeDataView数据可视化    2019SR0912017    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     应用管理平台V1.0
         49     博睿小程序应用监测管理平     2019SR1009964    原始取得   2019.08.19   2019.08.19
     台V1.0
         50     BonreeServer-Golang探针软     2019SR1035270    原始取得   2019.09.06   2019.09.06
     件V1.3
         51     Bonree小程序探针软件V1.0     2019SR1046191    原始取得   2019.09.09   2019.09.09
         52     BonreeServer-.NETCore探针    2019SR1035279    原始取得   2019.09.15   2019.09.15
     软件V2.0
         53     BonreeServer-NodeJs探针软     2019SR1034003    原始取得   2019.09.15   2019.09.15
     件V3.1.3
         54     BonreeServer-SmartAgent探     2019SR1025270    原始取得   2019.09.17   2019.09.17
     针软件V1.0
         55     BonreeServer服务端应用性能   2019SR1025376    原始取得   2019.09.17   2019.09.17
     管理平台V6.0
         56     BonreeSDKiOS系统应用性     2019SR1045197    原始取得   2019.09.20   2019.09.20
     能监控探针软件V6.2.1
         57     博睿睿擎自动化运维平台       2019SR1025479    原始取得   2019.09.24   2019.09.24
     V1.0
         58     BonreeBrowser网站运营管理    2019SR1025062    原始取得   2019.09.25   2019.09.25
     系统V3.3
         59     BonreeWinSDK运营管理平     2019SR1259192    原始取得   2019.11.14   2019.11.14
     台V1.0
    
    
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    2、域名
    
    截至2019年12月31日,发行人拥有4个域名,具体情况如下:序号 权利人 域名 注册时间 到期时间
    
        1        博睿数据           bonree.com         2005.08.12        2020.08.12
        2        博睿数据          reedoun.com        2014.08.07        2020.08.07
        3        博睿数据           reeiss.com         2010.09.30        2020.09.30
        4        博睿数据             ibr.cc           2013.03.05        2025.03.05
    
    
    3、注册商标
    
    截至2019年12月31日,发行人拥有3个注册商标,具体情况如下:序号 注册商标 注册人 国际分类号 注册号 有效期限
    
        1                      博睿数据        42         18741627      2017.11.28-
                                                                2027.11.27
        2                      博睿数据        42         23506064      2018.03.21-
                                                                2028.03.20
        3                      博睿数据        42         24096239      2019.02.21-
                                                                2029.02.20
    
    
    4、专利权
    
    截至2019年12月31日,发行人拥有5项已授权的发明专利,具体情况如下:
    
         序号     专利名称          专利号        专利   专利申请日    授权公告日    取得
                                      类别                              方式
     基于分布式部
        1    署真机采集手   ZL201510373884.X  发明    2015.07.01     2017.12.08    原始
     机APP性能数                      专利                              取得
     据的方法
     基于函数拦截
        2    技术的手机     ZL201510373885.4   发明    2015.07.01     2017.12.08    原始
     APP性能数据                      专利                              取得
     采集方法
     基于共享监测
        3    节点互助采集   ZL201510373881.6   发明    2015.07.01     2018.02.13    原始
     网络链路性能                     专利                              取得
     数据的方法
    
    
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         序号     专利名称          专利号        专利   专利申请日    授权公告日    取得
                                      类别                               方式
     基于控件自动
        4   化遍历解决手   ZL201510373883.5   发明    2015.07.01     2018.05.22    原始
     机APP机型适                      专利                              取得
     配问题的方法
     一种测量网页                     发明                              原始
        5   首屏完全渲染   ZL201510373936.3   专利    2015.07.01     2018.05.22    取得
     时间的方法
    
    
    (四)专有技术使用情况
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在专有技术。
    
    六、公司业务经营许可情况
    
    (一)特许经营权
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在特许经营情形。(二)境外经营情况
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在境外进行生产经营活动的情况。(三)公司拥有的经营资质
    
    发行人从事目前的经营活动,已取得的资质或许可如下所示:
    
                  证书名称            证书编号        有效期     颁发时间        批准机关
                                                北京市科学技术委
                                                员会、北京市财政
                      高新技术企业证书    GR201711001453      三年      2017.10.25   局、北京市国家税务
                                                局、北京市地方税务
                                                       局
                       中关村高新技术企业    20172070387001      三年      2017.11.30   中关村科技园区管
                                                    理委员会
                       信息技术服务管理体   0012019ITSM0206      至       2019.12.10   中国质量认证中心
                   系认证证书          R1CW/1100      2023.03.01
                       信息安全管理体系认   00119IS20353R1M      至       2019.12.09   中国质量认证中心
                 证证书              /1100        2023.03.01
                       质量管理体系认证证   00119Q310235R1       至       2019.12.10   中国质量认证中心
               书               M/1100       2022.12.28
                       业务连续性管理体系   CQC19BC1001R0       至       2019.01.03   中国质量认证中心
                  认证证书            M/1100       2022.01.02
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
                  证书名称            证书编号        有效期     颁发时间        批准机关
                    软件企业证书      京RQ-2019-1000      一年      2019.09.29   北京软件和信息服
                                                    务业协会
    
    
    七、发行人核心技术情况
    
    (一)主要产品的核心技术及技术来源
    
    发行人自设立以来,始终专注于应用性能监测技术的研发和创新,至今在“桌面端应用性能监测数据采集相关技术群”、“移动端应用性能监测数据采集相关技术群”、“服务端及Web端应用性能监测数据采集技术群”、“数据接入、处理、存储与分析技术群”、“AI智能分析算法技术群”五大领域形成了26项核心技术。
    
    公司的核心技术体系及技术来源如下表所示:
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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、
                    多协议在线流   rtsp、rtmp、rtmpe、rtmpt、rtmps、hls等                         2019SR1035351、
        1                   媒体播放及监   多种协议的在线音视频流的播放,并在   自主         -         2009SRBJ1329、    BonreeNet   成熟稳定
                    测技术         实际播放过程中通过监听或改造播放器   研发                   2016SR150980、
                                   相关的多种事件接口,实现实时获取各                          2013SR056225
                                   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。
                                   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                         2009SRBJ1329、
     桌面端应用性   多浏览器内核   调用行为的分析,实现获取和分析桌面                          2019SR1034090、
     能监测数据采   网络加载性能   端任意网页加载过程中的全面网络性能   自主                   2013SR056004、
        2    集相关技术群   数据采集与分   数据的技术。此技术支持HTTP、HTTPS、研发         -         2016SR150980、    BonreeNet   成熟稳定
                    析技术         WebSocket等协议,能完全支持微软IE、                         2013SR056225、
                                   Google Chrome 等浏览器全系列版本内                          2019SR1259192
                                   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。
                                   是一种实现基于桌面端浏览器的在线事
                    多浏览器在线   务用户操作流程自动录制及回放的技                            2013SR055984、
        3                   事务流程脚本   术,支持微软IE、GoogleChrome两大主   自主  201510373936.3   2009SRBJ1329、    BonreeNet   成熟稳定
                    录制及自动回   流的浏览器平台,可实现自动记录用户   研发                   2016SR150980、
                    放技术         在网页中的多种交互操作,包括浏览网                          2013SR056225
                                   址、点击控件(按钮、图片、文字链接
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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。
                                   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
                    多平台网络报   取主动式性能监测任务执行过程中的全
        4                   文实时抓取及   量网络报文,并通过相关内置策略实时   自主         -         2009SRBJ1329、    BonreeNet   成熟稳定
                    智能关联分析   分析和筛选出跟目标应用业务相关的报   研发                   2016SR15098
                    技术           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。
                    海量多频率多   该技术实现对监测网络中海量监测节点                          2009SRBJ1329、
                    地区运营商监   状态的实时监控和管理,并以此为基础   自主                   2013SR056226、   BonreeNet、
        5                   测任务智能分   实现千万量级复杂自定义策略任务的智   研发  201510373881.6   2013SR056225、    BonreeAPP   成熟稳定
                    发调度技术     能分发和调度,保证数据按客户指定规                          2013SR085517、       、
                                   则稳定回收。                                                2016SR370165
                    无须Root权限   是一种可在未获得Android或  IOS系统
     移动端应用性   采集移动端网   Root 权限的情况下,也无须安装其他辅  自主                   2013SR085517、   BonreeNet、
        6    能监测数据采   页网络加载性   助软件或设备,实现自动采集任意移动   研发  201510373885.4   2016SR370165、   BonreeAPP  成熟稳定
     集相关技术群   能数据技术     端网页加载过程中的网络性能数据的技                          2016SR370120
                                   术。该技术通过在浏览器内核组件运行
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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。
                                   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
                    移动平台运行   相关进程执行代码的功能,从而达到将
                    时动态修改宿   监测功能代码黑盒注入目标  APP 进程  自主                   2016SR150980、
        7                   主进程执行代   中,实时感知其内部代码执行逻辑的技   研发  201510373884.X  2018SR582092、   BonreeAPP  成熟稳定
                    码技术         术。此技术的特点是无须对被监测 APP                         2017SR530112
                                   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。
                                   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,                          2013SR147914、
                    移动端APP在   并形成自定义动作脚本并在其他真实监                          2013SR085517、
                    线事务流程脚   测手机设备中自动适应并精准播放的技   自主                   2016SR370168、
        8                   本录制及自动   术。该技术可兼容原生、H5及混合型多   研发  201510373883.5   2016SR370113、   BonreeAPP  成熟稳定
                    回放技术       种APP开发技术和框架,可对APP中任                           2018SR582092、
                                   意UI元素进行标识和识别,对复杂场景                          2017SR530112
                                   适应强,可达到高精准度还原用户交互
                                   操作流程。
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   是一种实现将多种硬件模块(多台真实
                    主动式移动端   手机、微型PC机、工控机、电源、HUB、
                    性能监测及远   天线、风扇、机箱等)进行集成设计,   自主                   2019SR1025451、  BonreeNet、
        9                   程管理一体化   形成一体化硬件设备的技术。该一体化   研发         -         2019SR1025045、  BonreeAPP  成熟稳定
                    集成硬件设备   硬件设备具有安装部署便捷、网络连接                          2019SR1025038
                    设计技术       稳定、硬件故障率低、远程管理方便及
                                   节能等多项优势。
                                   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
                    基于AOP范式   自动拦截处理,实现仅需手动添加一行
                    的移动端应用   启动代码即可达到对APP全局性能监控   自主                   2016SR370120、      Bonree
        10                   性能数据采集   的技术。该技术优势在于实现了移动端   研发         -         2018SR520239、      SDK     成熟稳定
                    技术           APP 性能监测数据采集时的低侵入、零                         2019SR1045197
                                   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。
                                   是一种解决传统技术方案中对移动端混                          2015SR119617、
                    移动端混合式   合式应用内因网络请求框架不一而导致                          2015SR151593、
                    应用全量网络   网络性能数据采集不全问题的技术。该   自主                   2016SR146649、      Bonree
        11                   请求详情数据   技术可实现移动端多种原生网络框架     研发  201510373885.4   2016SR370120、      SDK     成熟稳定
                   采集技术       (Httpclient、Httpconnection、OKHttp、                        2018SR520239、
                                   NSURLConnection、NSURLSeesion等)                         2019SR1046192
                                   和多种H5框架(Android  Webview、腾
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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。
                                   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
                    券商APP股票   的实时采集的技术。该技术结合首创专
                    实时行情及交   利的SQE指数和算法对采集数据进行建   自主                   2018SR582092、
        12                   易性能数据采   模和分析,真实展现不同券商APP在不   研发         -         2017SR530112     BonreeAPP  成熟稳定
                    集及分析技术   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。
     服务端及 Web  全量业务请求   是一种通过对前端用户发起的所有业务   自主                   2016SR370102、      Bonree
        13    端应用性能监   端到端全链路   请求进行全链路自动标记和追踪,采集   研发         -         2018SR1013640、    SDK、    成熟稳定
     测数据采集技   追踪技术       各个关键处理节点的相关上下文数据,                          2019SR1025055、     Bonree
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
     术群                          汇总分析后形成从用户前端到服务后端                          2019SR1025376、   Browser、
                                   的完整的端到端全链路可视化追踪视图                          2019SR1025461       Bonree
                                   的技术。该技术的特点在于无须客户对                                              Server
                                   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。
                                   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
                    服务端免配置   现自动对宿主机上所有目标应用进程进
        14                   集成化智能客   行自动识别和探针部署、配置。整个过   自主         -         2019SR1025270、     Bonree    成熟稳定
                    户端技术       程无需用户任何手工干预,帮助用户自   研发                   2019SR1025376       Server
                                   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。
                    多语言应用性   该技术是一项复合技术,可以实现对     自主                   2016SR370102、      Bonree
        15                   能监测探针技   Java、.Net、.NetCore、php、python、Node.js研发         -         2018SR1013640、     Server     成熟稳定
                    术             等多种开发语言开发的服务端应用系统                          2019SR1025055、
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   程序运行时的监测代码注入,从而实现                          2019SR1045190、
                                   对各种语言开发服务端应用系统的被动                          2019SR1035344、
                                   式性能监控。该技术的特点在于支持多                          2019SR1025626、
                                   语言和多平台,对监测目标应用系统的                          2019SR1035270、
                                   业务代码零侵入,可实现如应用性能监                          2019SR1035279、
                                   测等多种场景业务需求。                                      2019SR1034003、
                                                                                           2019SR1025376、
                                                                                           2019SR1025461
                                   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                          2016SR370102、
                    服务端应用性   分析、异常分析、全栈快照获取,应用                          2018SR1013640、
        16                   能数据采集与   重启和环境变量改变事件识别、容器运   自主         -         2019SR1025055、     Bonree    成熟稳定
                    综合分析技术   行时线程、内存、GC信息、CPU占用、  研发                   2019SR1025376、     Server
                                   磁盘IO、网络IO、磁盘使用状态、系统                          2019SR1025461
                                   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。
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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                          2016SR370102、
                    服务端应用逻   分析,从而自动感知并构建复杂应用内                          2018SR1013640、
        17                   辑拓扑结构自   部各个模块、组件之间的调用依赖关系, 自主         -         2019SR1025055、     Bonree    成熟稳定
                    动发现技术     进而形成全局的可视化拓扑视图的技     研发                   2019SR1025376、     Server
                                   术。该技术的特点与优势在于区别传统                          2019SR1025461
                                   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。
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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                          2017SR534496、      Bonree
                    Web 应用前端  时、AJAX 请求及响应耗时,JavaScript   自主                   2019SR1046193、   Browser、
        18                   页面性能数据   脚本异常及 AJAX 错误、用户交互页面  研发         -         2019SR1025485、     Bonree    成熟稳定
                    采集技术       及操作轨迹等关键性能数据。该技术适                          2019SR1025062       SDK
                                   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。
                                   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                          2016SR370102、
                    Web 应用前端  再返回给最终用户,达到自动加载 Web                         2018SR1013640、     Bonree
        19                   页面数据采集   应用前端页面数据采集探针目的的技     自主         -         2019SR1025055、   Browser、   成熟稳定
                    探针全自动注   术。该技术区别于传统的手动植入探针   研发                   2019SR1025376、     Bonree
                    入技术         的方案,结合服务端探针相关技术,在                          2019SR1025461       Server
                                   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。
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                                                                           2015SR151593、    BonreeNet、
                                                                                           2016SR100602、      Bonree
                                   是一种可实现日均累计百亿条量级的性                          2016SR146649、      APP、
                    海量数据大并   能监测原始数据的实时回收,并对此海                          2017SR534496、      Bonree
        20                   发实时接入与   量原始数据实现复杂在线和离线分析计   自主         -         2018SR520239、     SDK、    成熟稳定
                    在线离线处理   算,如协议解析、噪点数据过滤、数据   研发                   2019SR1009964、     Bonree
                    技术           格式化、字段抽取和转换,以及多维度                          2019SR1025376、   Browser、
                                   统计分析等计算的技术。                                      2019SR1025062、     Bonree
                                                                                           2019SR1025461、     Server
     数据接入、处                                                                              2019SR1259192
     理、存储与分析                是一种可高度灵活配置数据处理规则的                                            BonreeNet、
     技术群                        计算框架技术,计算框架自身与数据的                                              Bonree
                                   业务属性解耦。可实现对海量流式时序                                              APP、
                                   数据规则的灵活配置,无须编码即可帮                                              Bonree
                    海量时序指标   助用户包括对原始数据的格式化、指标   自主                   2019SR1035287、    Server、
        21                   数据分布式计   抽取、转换等自定义规则处理。该技术   研发         -         2019SR1034018       Bonree    成熟稳定
                    算框架技术     的特点在于可将原本复杂的海量时序指                                              SDK、
                                   标数据处理的大量编码工作,转变为通                                              Bonree
                                   过配置脚本的方式即可实现,大幅降低                                            Browser、
                                   了用户对于海量监测类指标数据的处理                                            BonreeAnts
                                   成本,提升了效率。
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
        Bonree Net、
                                   是一种实现对PB级时序数据的集中存储                                              Bonree
                                   与响应式分析的技术,其特点在于支持                          2019SR0912017、     APP、
                    PB级海量大数   海量结构化数据的按列编码压缩存储,                          2019SR1009964、     Bonree
        22                   据列式压缩存   可避免常见存储组件存在数据膨胀的问   自主         -         2019SR1025376、    SDK、    成熟稳定
                    储及响应式分   题、支持灵活的数据预聚合策略、及开   研发                   2019SR1025062、     Bonree
                    析技术         放灵活的数据分析接口等特性,实现多                          2019SR1259192     Browser、
                                   种数据的统一存储和分析,并且具备分                                              Bonree
                                   布式、高可用和可伸缩的特点。                                                   Server、
        Bonree Zues
                                   是一种实现对海量对象型文件数据的分                                            BonreeNet、
                                   布式云存储和索引服务的技术。该技术                                              Bonree
                                   的特点在于将用户海量对象型文件数据                          2018SR1013640、     APP、
                    海量对象型文   在写入时自动合并或切分成指定大小的   自主                   2019SR1009964、     Bonree
        23                   件数据分布式   数据块进行块式存储,并支持多数据副   研发         -         2019SR1025376、    SDK、    成熟稳定
                    云存储技术     本和自动平衡等机制保证数据的安全,                          2019SR1025062       Bonree
                                   支持多租户、无元数据存储节点、快速                                             Server、
                                   索引和读取等特性,性能明显优于行业                                              Bonree
                                   内其他同类技术方案。                                                           Browser
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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                                              Bonree
                                   种常用及高阶分析函数等重要特性。该                          2019SR0912017、    SDK、
                    海量数据响应   技术的特点是可将用户复杂的大数据响   自主                   2019SR1009964、     Bonree
        24                   式分析查询脚   应式在线分析逻辑规则通过易编写、易   研发         -         2019SR1025376、    Server、    成熟稳定
                    本语言技术     理解的脚本语言进行描述,并交于后台                          2019SR1025062       Bonree
                                   进行词法分析、语法分析后,自动编排                                             Browser
                                   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。
                                   是一种基于机器学习技术,使用各  KPI                         2016SR146649、
                    基于无监督机   指标项真实历史数据作为预测模型训练                          2016SR370102、      Bonree
                    器学习算法的   样本,实现对各监测 KPI 指标项时间趋                         2017SR534496、     SDK、
        25    AI 智能分析算  时序指标数据   势进行智能预测的技术。该技术根据被   自主         -         2018SR520239、      Bonree    成熟稳定
     法技术群       动态基线智能   预测指标的过往一段时间的历史数据,   研发                   2018SR1013640、    Browser
                    预测技术       通过机器学习算法提取指标的有效特                            2019SR1009964、     Bonree
                                   征,选择相应的算法进行模型训练,训                          2019SR1025376、     Server
                                   练完成后将模型部署到在线生产环境对                          2019SR1025062
    
    
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         序号     技术类别       技术名称                  技术特点                技术     已申请专利     相关软件著作权   技术成果转  技术所处
                                                                        来源                                       化情况      阶段
                                   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。
                                   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
                    服务端应用程   技术,包括业务代码执行丰富堆栈分析、
        26                   序代码执行性   系统调用耗时分析、方法CPU耗时分析、 自主         -         2019SR1025376、     Bonree    成熟稳定
                    能在线智能分   线程死锁分析等。该技术的特点在于无   研发                   2019SR1025461       Server
                    析技术         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。
    
    
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    (二)发行人在所处行业中的技术先进性及具体表征
    
    1、衡量发行人产品稳定性、结果准确性的关键业务指标及赋值
    
    (1)产品稳定性
    
    公司的任意一款APM产品均是由前端数据采集软件和后端数据分析展示平台两部分共同组成,因此产品的稳定性亦包括前端数据采集软件的稳定性和后端数据分析展示平台的稳定性。
    
    ①数据采集探针软件的稳定性
    
    在主动式技术中,数据采集软件安装于会员监测专用的手机和电脑上,以及发行人的监测服务器上,并未与客户的应用一同运行,因此对客户来说,对于主动式产品数据采集软件稳定性的关注度较低。
    
    但在被动式技术中,数据采集软件(即探针)需植入到APP、网页页面及服务器应用中,与其一同运行,被动式探针程序的稳定性将会对客户业务及终端用户的应用体验造成一定影响,因此衡量被动式产品探针程序稳定性的指标具有较高的参考价值。
    
    数据采集探针软件的稳定性可分为两大类别:对宿主应用的影响、对监测设备系统及网络资源的影响。衡量发行人被动式产品探针程序稳定性的指标及公司赋值情况如下表所示:
    
              指标名称      指标名称      产品               指标定义             博睿数据的
                                                                赋值
       新增崩溃率            指嵌入SDK探针程序后,宿主APP    <0.03%
                             整体崩溃率新增数量
      新增启动时延           指嵌入SDK探针程序后,宿主APP    <250ms
                     SDK    启动时长的增长数量
                             指嵌入SDK探针程序后,宿主APP
               对宿主应用     流量损耗             在正常运行期间,单位时间内流量    <5KB/s
              的影响                            使用增长数量
      新增页面加载  Browser  指嵌入Browser探针后,宿主Web      <50ms
         时延                页面平均加载耗时的增长数量
      新增响应时延           指嵌入Server探针后,宿主应用响     <10ms
                     Server   应请求平均耗时的增长数量
       运行稳定性            指嵌入Server探针后,宿主应用是    <0.01%
    
    
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              指标名称      指标名称      产品               指标定义             博睿数据的
                                                                赋值
                             否会存在导致宿主应用停止服务的
                             情况
                             指嵌入SDK探针程序后,宿主APP
                     SDK    在正常运行期间平均CPU使用率的     <1%
       CPU损耗              增长数量
                             指嵌入Server探针后,宿主应用在
                     Server   正常运行期间,平均CPU使用率的     <1%
                             增长数量
                             指嵌入SDK探针程序后,宿主APP
               对监测设备                   SDK    在正常运行期间平均内存使用量的    <20MB
               系统及网络     内存损耗             增长数量
               资源的影响                           指嵌入Server探针后,宿主应用在
                     Server   正常运行期间,平均内存使用量的   <100MB
                             增长情况
                             指嵌入Server探针后,宿主应用在
      磁盘I/O损耗    Server   正常运行期间,对系统磁盘I/O吞吐   <10KB/s
                             量的增长数量
      磁盘空间损耗   Server   指嵌入Server探针后,宿主应用对     <1GB
                             系统磁盘空间占用的最大增长数量
    
    
    I.对宿主应用的影响
    
    由于APM产品探针需嵌入到APP应用、页面应用、服务器应用等宿主应用代码中,与其一同运行,因此可能会对 APP 启动时间、网页加载时间、服务器请求响应时间等产生一定影响,严重时甚至可能造成应用崩溃、服务器宕机,影响客户正常业务开展。此外,由于探针程序需定时向产品平台回传监测数据,亦会为终端用户带来额外的网络流量耗损。
    
    发行人SDK产品探针的新增崩溃率低于万分之三,Server产品探针导致宿主应用停止服务的情况低于万分之一,产品探针的稳定性较高,一般不会影响宿主应用的正常运行。同时,发行人各产品探针对宿主应用运行效率的影响均为毫秒级别,对宿主应用的运行效率无实质性影响,对终端用户的使用体验亦不会造成可感知的影响。
    
    II.对监测设备系统及网络资源的影响
    
    探针程序的运行也会对手机、电脑、服务器等被监测设备的CPU、内存等系统资源产生额外开销,对服务器磁盘空间等造成额外损耗。
    
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    经过多年来与客户基于各类应用的实际磨合与改进,公司目前的技术水平已可有效控制探针程序对系统资源的占用和消耗,不会对手机、电脑、服务器整体的运行效率造成明显可感知的影响。
    
    ②产品数据分析展示平台的稳定性
    
    产品数据分析平台的稳定性可分为三大指标:样本回收率、平台可用性、数据时延。衡量发行人产品数据分析展示平台稳定性的业务指标及公司的赋值情况如下表所示:
    
                 指标名称                指标含义                 产品        博睿数据的赋值
                                        Net            >98%
                                       APP            >95%
                  样本回收率    指实际回收有效数据样本量占预        SDK            >99%
     期回收数据样本量的比例
                                      Browser          >99%
                                       Server           >99%
                                        Net
                                       APP
                  平台可用性    指产品平台全年无故障时间占全        SDK           >99.9%
     年总时间的比例
                                      Browser
                                       Server
                                         Net            <1分钟
                                         APP           <1分钟
                 数据时延      指数据样本产生到该样本在报表        SDK           <2分钟
     平台可查询之间的时间差
                                       Browser          <2分钟
                                        Server           <10秒
    
    
    对于样本回收率指标来说,主动式技术一般采用周期性抽样采集的策略。由于在模拟用户监测网络中,偏远地区、小运营商等会员在线节点可能因为网络稳定性较差,导致样本回收率难以达到100%。一般来说,高于95%的样本回收率已可满足客户基本需求。而被动式技术除受到网络传输丢包等因素影响外,一般能够达到99%以上数据样本的正常回传。
    
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    对于平台可用性指标来说,“>99.9%”即可理解为一年中该产品平台故障的时间比例低于千分之一。一般来说,在APM行业内,该项指标低于百分之一即可基本满足客户的稳定性要求。
    
    对于数据时延指标来说,由于APM产品探针一般默认在数据完成前端采集后,定期向产品平台回传,而非实时回传,数据回传至产品平台后,还需进行数据处理、存储、分析计算等,因此会出现一定的数据时延。对于Net产品来说,由于其大部分客户可配置的最短监测频率为5分钟,因此无需做到数据的秒级回传。对于APP、SDK来说,数据回传过于频繁会导致手机流量、电量开销过大,影响终端用户使用。发行人综合考虑客户需求和对用户的影响后,选取1分钟作为默认的数据回传周期,加之后台数据处理、存储、分析耗时,低于2分钟的数据时延属于正常范围。Server产品不涉及监测设备的流量和电量等开销,因此选取5秒钟作为默认的数据回传周期,低于10秒的数据时延已可充分满足客户需求。
    
    (2)结果准确性:
    
    APM产品在结果准确性的评判上并没有明确的衡量指标及赋值。一般在实际销售过程中,客户会要求对各供应商的相关APM产品进行测评。首先,客户会根据APM产品的核心功能项和自身重点关注的功能特性,有针对性的预先设计测评方案,测评方案中会有明确的预期结果。在实际测试过程中,客户通过将实际测试结果与测试方案的预期结果进行对比,来评估APM产品某项功能的准确性。
    
    如客户在测试Bonree Server产品的应用拓扑分析功能时,一般会预先搭建好测试系统,并在内部事先绘制好该测试系统的应用拓扑图,并对参与测评的厂商严格保密。在实际产品测试过程中,客户测试人员会将通过APM厂商产品发现的拓扑图与其预先绘制的拓扑图进行严格对比,如发现缺少拓扑节点,或者缺少某些节点之间的关系,则会认定Server产品在发现应用拓扑的准确性上存在问题,该项功能的测试结果判定为不通过。
    
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    2、关键核心技术的具体表征及与行业同类技术的比较情况
    
    (1)公司核心技术是否为行业通用技术
    
    对于软件产品来说,实现同类产品功能的底层核心技术原理往往都是相似的。应用性能管理行业亦具备此类特点,APM 厂商一般都是在行业通用的底层技术
    
    原理基础上,通过自主研发形成不同的技术实现方案,最终体现为产品功能和性
    
    能上的差异。比如说,各家APM厂商的SDK探针都可采集APP网络性能崩溃、
    
    卡顿数据,但不同厂商在探针代码逻辑上存在差异,导致探针在自身稳定性、对
    
    宿主APP的影响程度、数据采集的广度和深度等方面存在差别。
    
    由于APM厂家一般不会公开披露其核心技术细节,发行人无法从公开渠道获知同行业公司具体的技术实现方案,无法对核心技术进行比较。但发行人目前所掌握的26项核心技术均为自主研发,均为实现发行人核心APM产品和服务的必备核心技术,且已申请相关专利及软件著作权。
    
    (2)关键核心技术的具体表征及与同行业公司的比较情况
    
    发行人虽无法与同行业公司比较核心技术,但可通过同行业公司的官网等公开资料获知其核心技术最终实现的产品功能特点。关于APM关键核心技术的具体表征及与同行业公司的比较情况分析如下:
    
    应用性能监测技术可大致分为两类:数据采集技术和数据分析技术。
    
    ①数据采集技术
    
    在数据采集技术中,衡量APM厂商先进性的技术指标可大致分为三大方面:产品功能的全面性、应用环境的适应性和性能指标的丰富性。
    
    第一,一款专业的商用APM产品首先应具备业内公认的多项核心功能,如应用拓扑自动发现、代码级问题追踪等,可监控各行业客户不同的软件应用,适用于各类应用场景下多种多样的监测需求。可以说,关键核心功能是否具备且成熟稳定是衡量APM厂商技术水平首要的,也是最为基础的技术指标。
    
    第二,由于APM产品旨在帮助客户监控各类软件应用的运行性能情况,因此产品还需适应各类客户各种复杂多变的应用环境,包括技术架构、开发语言、博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书软硬件环境等。尤其对于大型企业级客户来说,随着云技术和微服务技术的广泛应用,其技术环境愈发多样化,一旦产品对被监测应用中的某种技术框架支持性较差,则会导致产品功能缺失,严重时还会造成应用故障,影响客户业务正常开展。因此,产品强大的适应能力对APM厂商来说是一件极为重要,且具有较大技术难度,需长期投入研发的工作。可以说,在核心功能全面的前提下,产品对应用环境的适应性也是衡量APM厂商技术水平的重要技术指标。
    
    第三,除上述两方面外,具有相同功能的不同产品,其功能的实现效果也存在差异,尤其体现在采集数据指标的深度和广度上。一款APM产品其核心价值不仅在于发现问题,更需要精准定位问题。而在日趋复杂多变的企业IT系统架构下,可能引发应用性能问题的因素也多种多样。因此,APM 产品能够采集的指标越全面、越精细、种类越丰富,则可越大程度的帮助客户还原问题现场,定位问题根因,从而提升APM产品的核心价值。因此,性能指标的丰富性也是衡量APM厂商技术水平的核心指标。
    
    数据采集技术从采集方式上,又可进一步分为主动式数据采集技术和被动式数据采集技术。发行人将区分主动式技术和被动式技术,从上述三大衡量维度入手,详细分析发行人的关键核心技术及其具体表征、与行业同类技术的比较情况。
    
    I.主动式数据采集技术
    
    主动式数据采集技术无需客户在其网页应用、APP应用中添加额外代码或手动进行代码改造,即可开展性能数据的采集工作。但由于应用运行载体(如网页的浏览器、视频的播放器、APP应用等)的内部源代码一般不对外开放,也很少对外部提供采集性能指标数据的完备标准化接口,大多处于封闭不透明的“黑盒”状态,这就给APM厂商在采集某些关键指标时带来较大的技术挑战。另外,各类应用自身版本及其运行载体的版本众多且迭代更新频繁,更加剧了主动式数据采集技术的复杂程度。
    
    主动式数据采集技术中有三大主流应用场景,即流媒体性能监控、事务流程性能监控和移动APP应用性能监控,发行人在上述应用场景中具有较强的核心竞争力,具体分析如下:
    
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         序号   核心技术名称    实现功能         衡量先进性的重要                      博睿数据的具体表征                    同行业对比情况1
                                          技术指标             功能全面性       环境适应性        指标丰富性
        1、功能全面性:根据官
        网信息,飞思达科技支
        持用户体验监测、传输
        质量监测、视频内容质
                                  1、功能全面性:是否支持用                                                    量监测、视频安全播出
                                  户体验监测、传输质量监测、                1、已支持在线流媒                  监测,在流媒体监控方
                                  视频内容质量监测、视频安全                体传输协议包括                     面的细分功能较为全
                                  播出监测等多种细分功能;                  http、https、rtmp、  采集监测指标种  面;基调网络支持用户
     多协议在线流   音频、视频等  2、环境适应性:支持直播、  已支持用户体   rtsp、hls等;        类已完整覆盖三  体验监测、传输质量监
        1    媒体播放及监   流媒体性能    点播等形式的在线流媒体传   验监测、传输质 2、已支持播放视频  层,具体可达到  测;蓝海讯通 2暂未列
     测技术         监控          输协议种类以及播放视频格   量监测。       格式包括flv、avi、  50 多项监测指   示相关功能;
                                  式种类;                                  m3u8、mpd、mp4、 标。            2、环境适应性:官网未
                                  3、指标丰富性:采集的监测                 mp3、rmvb、rm、                   披露相关资料,无法比
                                  指标能否完整涵盖用户体验                  wmv等。                           较;
                                  层3、网络请求层4、网络报文                                                    3、指标丰富性:
                                  层5三层。                                                                     根据官网信息,基调网
        络已覆盖用户体验层、
        网络请求层;飞思达科
        技、蓝海讯通官网未披
        露相关资料,无法比较。
    
    
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         序号   核心技术名称    实现功能         衡量先进性的重要                      博睿数据的具体表征                    同行业对比情况1
                                          技术指标             功能全面性       环境适应性        指标丰富性
     多浏览器内核                                                                                              1、功能全面性:根据官
        2    网络加载性能                 1、功能全面性:是否可实现                                                     网信息,飞思达科技、
     数据采集与分                 事务流程性能监控;                                                            基调网络、蓝海讯通均
     析技术                       2、环境适应性:能否支持各                                                     已支持该功能;
                                  版本  IE 浏览器、各版本                   已支持 IE6-IE11全   采集监测指标种  2、环境适应性:官网未
                    事务流程6     Chrome 浏览器上的事务脚本  可实现事务流   系列版本,以及     类已完整覆盖三  披露相关资料,无法比
     多浏览器在线   性能监控      精准录制和回放;           程性能监控。   Chrome 65 以上版  层,共计80余个  较;
     事务流程脚本                 3、指标丰富性:采集监测指                 本的事务脚本精准   性能监测指标。  3、指标丰富性:根据官
        3    录制及自动回                 标能否完整覆盖用户体验层、                录制和回放。                       网信息,蓝海讯通已覆
     放技术                       网络请求层、网络报文层三                                                      盖用户体验层、网络请
                                  层。                                                                         求层;飞思达科技、基
        调网络官网未披露相关
        资料,无法比较。
     无须Root权限                 1、功能全面性:能否在对目  可在对目标移                      采集监测指标种
        4    采集移动端网                 标移动 APP 不做改造的前提  动APP不做改                      类已完整覆盖三
     页网络加载性                 下,实现自动化脚本的精准录 造的前提下,实 目  前  仅  支  持  层,共计200余   根据官网信息,飞思达
     能数据技术     移动 APP 应  制和回放;                 现自动化脚本   Android4.4 以上版   个监测指标,并  科技、基调网络、蓝海
     移动平台运行   用性能监控    2、环境适应性:能否支持    的精准录制和   本,暂未支持  iOS  可支持热门视频  讯通均暂未列示同类产
        5    时动态修改宿                 Android和iOS两大主流移动    回放,监控目标 平台。             APP的播放体验   品。
     主进程执行代                 平台;                     APP 的性能状                     及性能相关监测
     码技术                       3、指标丰富性:①采集监测  况。                              指标采集。
    
    
    指标能否完整涵盖用户体验
    
    层和网络请求层、网络报文层
    
    三层;②能否支持在线直播、
    
    短视频等热门视频 APP 的播 204
    
    放体验及性能相关监测指标
    
    的采集。
    
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         序号   核心技术名称    实现功能         衡量先进性的重要                      博睿数据的具体表征                    同行业对比情况1
                                          技术指标             功能全面性       环境适应性        指标丰富性
     移动端APP在
        6    线事务流程脚
     本录制及自动
     回放技术
    
    
    注1:同行业对比情况仅对比国内同行业厂商的产品情况,包括飞思达科技、基调网络、蓝海讯通,下同。
    
    注2:蓝海讯通持有四川睿象科技有限公司24.7%的股权,在蓝海讯通官网中列示了睿象科技的相关产品,因此发行人在对比蓝海讯通产品时包括了睿象科技的相关产品,下同。
    
    注3:用户体验层指标是指在用户观看在线视频过程中,对其有关个人观看体验和感知层面的监测指标,如:视频加载等待耗时、卡顿次数、卡顿时长、是否存在花屏、白屏等。
    
    注4:网络请求层指标是指在线视频传输过程中,对视频资源文件加载过程的监测指标,如:视频资源地址、加载耗时、错误、下载速度等。
    
    注5:网络报文层指标是指在线视频传输过程中,对网络底层报文交换详情的监测指标,如:DNS报文、TCP报文、HTTP报文等。
    
    注6:事务流程是指在网页中的由若干步骤组成的完整在线交易过程,如订机票、网购等。
    
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    II.被动式数据采集技术
    
    被动式数据采集技术需客户在自身网页、APP、服务器等程序代码中嵌入APM 厂商的探针代码,嵌入后探针将与宿主网页、APP、服务器等应用一起工作,采集应用性能数据。商用APM产品的探针程序需具备采集各类性能数据的技术能力,涉及上百种数据维度和数据指标,且需适应各类软硬件环境、程序开发语言、IT基础架构等技术环境。APM厂商需针对各类基础环境和组件对探针代码逐一进行适配开发,这就使得探针整体代码量巨大,总代码量一般均超过百万行级别。在代码量如此巨大,且运行环境极为复杂的情况下,还需保证探针程序的高效稳定运行,不会导致客户的应用程序崩溃、服务器宕机、服务响应变慢等严重问题,对于APM厂商的综合技术能力具有较高的挑战。
    
    被动式数据采集技术可实现的核心功能包括:APP 应用性能监控、Web 应用性能监控、端到端全链路性能追踪、基础设施性能监控、数据库调用性能及数据库连接池性能监控、应用拓扑自动发现、代码级问题追踪等。同时,随着企业级客户的IT系统环境日趋复杂,探针自动化部署等功能的重要性也日益凸显。
    
    发行人在上述主要功能中具有较强的核心竞争力,具体分析如下:
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
                               1、功能全面性:是否                                                             1、功能全面性:根据
                               支持网络请求性能分                                                              官网信息,飞思达科
                               析、多维度(APP 版                       1、已支持10种原生                       技暂未列示相关功
                               本、设备机型、操作                       网 络 框 架,包  括                     能;基调网络除暂未
                               系统版本、地域、运                       NSURLConnection 、                     列示用户会话分析功
                               营商等)网络性能分                       NSURLSession    、                     能外,已支持其他细
                               析、网络请求错误分                       AFNetWorking    、                     分功能;蓝海讯通除
                               析、CDN服务性能监                       Alamofire        、  1、可采集原生网络  暂未列示 CDN 服务
     移动端混                  控、网络请求劫持分                       HttpClient        、  框架和H5网络框架   性能监控,已支持其
     合式应用  APP 应用性能   析、用户会话1分析等  除暂未支持用户会话   UrlConnection     、  发起的全量网络请   他细分功能;
        1    全量网络  监控:可监控   细分功能;           分析功能外,已支持   okhttp2 、 okhttp3 、  求;               2、环境适应性:官网
     请求详情  APP 应用的运   2、环境适应性:能否  其他细分功能。       retrofit、retrofit2;    2、可采集   HTTP  未披露相关资料,无
     数据采集  行性能情况。   支持多种原生网络框                       2、已支持6种H5网    (S)、Socket请求过法比较;
     技术                      架、H5网络框架、混                       络  框  架  ,  包  括  程中每一个阶段的   3、指标丰富性:根据
                               合网络框架的APP应                       UIWebview       、  详情性能数据。     官网信息,基调网络
                               用性能监控;                             WKWebview      、                     可 全 量 采 集  HTTP
                               3、指标丰富性:能否                      android-webview   、                     (S)、Socket请求的
                               全量采集 2原生网络                       Cordova 、 Xwalk 、                     分段详情性能指标;
                               框架请求和 H5 网络                       ReactNative。                            蓝海讯通支持 Socket
                               框架请求的分段详情                                                              请求的分段详情性能
                               3性能指标。                                                                      指标;飞思达科技未
        列示相关功能。
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
                               1、功能全面性:                                                                 1、功能全面性:根据
                               ①能否支持页面分                                                                官网信息,飞思达科
                               析、AJAX 分析、JS                       1、已支持主流桌面浏                     技未列示相关功能;
                               错误分析、单页面性                       览器,包括微软IE、                      基调网络除未列示用
                               能分析等细分功能;                       谷歌Chrome、Mozilla                     户会话追踪功能外,
                               ②能否支持用户会话                       Firefox等,已支持移                      其他功能均支持;蓝
                               追踪;              1、已支持页面分析、  动浏览器,包括 iOS                     海讯通与发行人一
     Web应用   Web 应用性能   2、环境适应性:      AJAX 分析、JS 错误  平台的 UIWebview、  可采集页面加载、资 致,可支持所有细分
     前端页面  监控:可监控   ①能否支持主流桌面   分析、单页面性能分   WKWebview      及  源加载、AJAX  请  功能;
        2    性能数据  Web 网页应用   浏览器,移动端浏览   析;                 Android 的 Webview  求、JS 错误、页面  2、环境适应性:官网
     采集技术  的运行性能情   器及其他应用内嵌浏   2、已支持用户会话追  组件,已支持QQ、微  路由等各方面的关   未披露相关资料,无
               况。            览组件;②能否支持   踪。                 信等应用内置浏览服   键性能数据。       法比较;
                               多种Web前端框架。                       务,支持微信公众号                      3、指标丰富性:根据
                               3、指标丰富性:能否                      页面等;                                官网信息,基调网络、
                               采集Web前端页面相                       2、支持3种前端框架                      蓝海讯通未列示可采
                               关的多种性能数据,                       Backbone、Vue、React                    集页面路由性能数
                               如页面加载、资源加                       的性能数据采集。                        据,其他数据的采集
                               载、AJAX 请求、JS                                                              均支持。
                               错误、页面路由4等。
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
                                                                        1 、目  前 已 支 持                     1、功能全面性:根据
                                                                        Java、.Net、Netcore、                    官网信息,飞思达科
                                                                        PHP、Python、NodeJs、                  技、基调网络、蓝海
                                                                        GO、C/C++共8种主                      讯通均已支持端到端
                               1、功能全面性:是否                      流开发语言;                            全链路性能追踪;
               端到端全链路    具备端到端全链路性                       2 、目  前 已 适 配                     2、环境适应性:根据
               性能追踪:追踪  能追踪的能力;                           Servlet、Spring、structs                   官网信息,飞思达科
               和记录每一次    2、环境适应性:是否                      action、WebService、                     技未披露相关资料,
     全量业务  线上业务请求   支持多种主流开发语                       Play、Asp.Net、MVC、                   无法比较;基调网络
     请求端到  从用户前端到   言、Web 框架、中间  具备端到端全链路性   WCF、django等40种   已支持慢请求和错   支持 9 种开发语言,
        3    端全链路  服务器后端的   件、数据库、调用方   能追踪的能力。       Web框架;           误请求调用链的全   28 种 Web 框架,21
     追踪技术  处理全过程,汇 式等技术环境;                           3 、目  前 已 支 持  量采集。           种中间件,7 种数据
               总分析后形成    3、指标丰富性:是否                      Tomcat、Weblogic、                      库,25种远程调用框
               完整的端到端    支持慢请求和错误请                       WebSphere、 Jboss、                     架;蓝海讯通支持  7
               全链路可视化    求 5调用链的全量采                       Wildfly、Resin、Jetty、                   种开发语言,28   种
               追踪视图。      集。                                     IIS、Apache、Nginx                      Web框架,25种中间
                                                                        等超过30种中间件;                     件,9 种数据库,18
                                                                        4、目前已支持Oracle、                   种远程调用框架;
                                                                        Mysql  、  DB2  、                     3、指标丰富性:官网
                                                                        PostgreSQL等7种主                       未披露相关资料,无
                                                                        流数据库;                             法比较。
        4    服务端应  基础设施性能   1、功能全面性:是否  已支持主机环境监     5 、目  前 已 支 持  1、可采集CPU使用  1、功能全面性:根据
    
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
     用性能数  监控:对应用运 支持主机环境监控、   控。                 HttpClient        、  率、内存使用率、   官网信息,飞思达科
     据采集与  行的系统环境   网络环境监控、中间                       HttpComponents   、  load、tcp 连接状态  技暂未列示该功能;
     综合分析  进行监控。     件监控等细分功能;                       Asynchttpclient    、  等系统指标;       基调网络除未列示网
     技术                      2、环境适应性:是否                      Okhttp、Jersey、cxf、 2、可采集磁盘使用  络环境监控功能外,
                               支持多种主流开发语                       thrift、dubbo、grpc、  率、磁盘IO使用率、其余细分功能均支
                               言、Web框架、中间                       axis等超过30种远程   磁盘IO吞吐量等磁   持;蓝海讯通支持全
                               件、数据库、调用方                       调用框架。           盘指标;           部功能;
                               式等技术环境;                                               3、可采集收发报数、2、环境适应性:
                               3、指标丰富性:是否                                          吞吐量等网络指标;根据官网信息,基调
                               支持多种指标数据的                                           4、可采集进程CPU  网络支持 9 种开发语
                               采集。                                                       使用率、内存使用率 言,28种Web框架,
                                                                                            等进程指标。       21 种中间件,7 种数
        据库,25种远程调用
        框架;蓝海讯通支持7
        种开发语言,28   种
        Web框架,25种中间
        件,9  种数据库,18
        种远程调用框架;
        3、指标丰富性:根据
        官网信息,在主机环
        境监控功能上,基调
        网络、蓝海讯通可采
    
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
        集的指标数据与发行
        人基本一致。
        1、功能全面性:根据
        官网信息,飞思达科
        技未列示相关功能;
                               1、功能全面性:是否                                                             基调网络、蓝海讯通
                               支持数据库调用性能                                           1、可采集数据库平  已支持数据库调用和
                               监控、SQL语句性能                                            均执行时间、吞吐   SQL语句性能监控;
               数据库调用性    监控、数据库连接池                                            率、错误率等指标; 2、环境适应性:根据
               能及数据库连    性能监控等细分功                                              2、可采集SQL语句  官网信息,基调网络
               接池性能监控:  能;                 已支持数据库调用、                       平均执行时间、吞吐 支持 9 种开发语言,
               对应于等待数    2、环境适应性:是否  SQL 语句性能监控、                       率、错误率等指标及 28 种 Web 框架,21
               据库资源及对    支持多种主流开发语   数据库连接池性能监                       执行计划、快照、错 种中间件,7 种数据
               数据库调用性    言、Web 框架、中间  控等细分功能。                           误等指标;         库,25种远程调用框
               能进行监控。    件、数据库、调用方                                            3、可采集当前占用  架;蓝海讯通支持  7
                               式等技术环境;                                               连接数、可用连接数 种开发语言,28   种
                               3、指标丰富性:是否                                          等连接池指标。     Web框架,25种中间
                               支持多种指标数据的                                                              件,9 种数据库,18
                               采集。                                                                          种远程调用框架;
        3、指标丰富性:官网
        未披露相关资料,无
        法比较。
    
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
        1、功能全面性:根据
        官网信息,飞思达科
        技、基调网络、蓝海
        讯通均已支持应用拓
               应用拓扑自动                                                                                    扑自动发现;
               发现:自动构建  1、功能全面性:是否                                           该项功能一般仅需   2、环境适应性:
     服务端应  IT 系统各应用  支持应用拓扑自动发                                            采集响应时间、错误 根据官网信息,飞思
     用逻辑拓  内部复杂的实   现;                                                          率、吞吐量3类数据  达科技未列示相关信
        5    扑结构自  时拓扑结构,帮 2、环境适应性:是否  可实现应用拓扑自动                       指标,只要厂商具备 息;基调网络支持  9
     动发现技  助企业梳理 IT  支持多种主流开发语   发现。                                   该项功能,则均具备 种开发语言,28   种
     术        系统各模块之   言、Web 框架、中间                                           上述指标的采集能   Web框架,21种中间
               间的依赖调用    件、数据库、调用方                                            力,厂商之间的差异 件,7 种数据库,25
               关系。          式等技术环境。                                                较小。             种远程调用框架;蓝
        海讯通支持 7种开发
        语言,28种Web框架,
        25 种中间件,9 种数
        据库,18种远程调用
        框架。
    
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
               代码级问题追                                                                                    1、功能全面性:根据
               踪:可在无需客                                                               1、全栈快照功能下,官网信息,飞思达科
               户提供源代码    1、功能全面性:是否                                           可采集分析用户级   技未披露代码级问题
               的前提下,实时  支持热点快照6、全栈                                           代码耗时、调用关系 追踪能力;基调网络、
     服务端应  采集服务器应   快照7、线程剖析8等                        1、全栈快照、线程剖  等数据;           蓝海讯通未列示全栈
     用程序代  用程序中每一   细分功能;                               析功能支持  Java 语  2、热点快照功能下,快照功能,已支持热
     码执行性  个代码的运行   2、环境适应性:是否  已支持热点快照、全   言;                 可采集分析热点方   点快照、线程剖析;
        6    能在线智  耗时数据,当客 支持多种主流开发语   栈快照、线程剖析。   2、热点快照功能支持  法耗时、调用参数等 2、环境适应性:根据
     能分析技  户的业务请求   言;                                     Java、python、.net、  数据;             官网信息,基调网络
     术        处理发生错误   3、指标丰富性:是否                      netcore、nodejs、php、3、线程剖析功能下,支持 9 种语言;蓝海
               或者响应缓慢    支持多种指标数据的                       c++、go共8种语言。可采集分析线程       讯通支持7种语言;
               等问题时,帮助  采集和分析。                                                  cpu耗时、业务cpu   3、指标丰富性:官网
               客户将性能问                                                                 耗时、方法cpu耗时  未披露相关资料,无
               题精准聚焦至                                                                 等数据。           法比较。
               代码级别。
               探针自动化部    1、功能全面性:是否                      1、已支持  tomcat、
     服务端免  署;无需客户手 支持探针自动化部署                       websphere、weblogic、                    根据官网信息,飞思
     配置集成  动干预,自动对 功能;               可实现探针自动化部   jboss、wildfly、jetty、 该项功能无需采集   达科技、基调网络、
        7    化智能客  宿主机上所有   2、环境适应性:是否  署。                 resin、php、asp.net等  性能数据,不涉及数 蓝海讯通未披露相关
     户端技术  目标应用进程   支持多种主流开发语                       主流web中间件自动   据指标的丰富性。   功能。
               进行自动识别,  言、中间件、Docker                       注入JS;
               并自动部署、配  容器等技术环境。                         2、已支持 linux平台
    
    
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          序号  核心技术     实现功能      衡量先进性的重要                       博睿数据的具体表征                        同行业对比情况
       名称                         技术指标            功能全面性           环境适应性          指标丰富性
               置探针。                                                 自动部署java、netcore
                                                                        两种语言探针;
                                                                        3、已支持linux平台
                                                                        下Docker容器环境自
                                                                        动部署 java、netcore
                                                                        两种语言探针。
    
    
    注1:用户会话指从用户打开APP到退出APP的整个过程。
    
    注2:全量采集是指对被监测应用的所有用户发起的所有业务交易请求的全链路明细数据进行完整采集,而非对特定用户群体或特定业务请求集合进行抽样采集。
    
    注3:所有通过APP应用发起的HTTP/HTTPS网络请求一般都包括以下几个阶段:DNS解析、TCP建连、SSL握手、发送请求、等待响应、接收响应结果,分段详情数据是指上述所有阶段的详情数据。
    
    注4:页面路由是指网站中各页面间的跳转规则。
    
    注5:线上业务请求大致分为三类,即健康请求、慢请求和错误请求。
    
    注6:热点快照是指通过在应用程序的关键逻辑节点上嵌入监测代码,然后对监测代码所得结果进行汇总分析,从而还原线上业务处理过程的程序代码执行现场,以供客户运维人员分析其程序代码执行逻辑正确性及性能瓶颈所在。
    
    注7:全站快照是指在代码运行时,通过周期获取内存中代码执行堆栈,并将所有堆栈数据合并分析,从而还原线上业务处理过程的程序代码执行现场,以供客户运维人员分析其程序代码执行逻辑的正确性及性能瓶颈所在。
    
    注8:线程剖析是指由客户运维人员手动触发对某个线上业务进程中的所有线程进行代码性能即时分析,其特点是针对进程中所有线程进行分析,但不区分具体业务请求。
    
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    ②数据分析技术
    
    对APM产品来说,探针程序在完成数据采集工作后,便会将原始性能数据回传至各产品后台进行数据处理、存储、分析和展示。数据的处理和分析是APM产品内部工作流程的重要一环,这方面的技术能力也将决定APM产品能够适应的客户应用规模,以及最终的性能优劣。一般来说,客户业务规模越大,其应用规模越大,所采集的原始性能数据量级也越大,且随客户业务规模增长而持续扩大,若APM厂商缺乏强大的海量数据处理分析能力,则无法满足大型企业级客户对数据量级的要求,其产品也将会遇到严重的性能瓶颈。
    
    发行人在海量数据的处理、存储、分析技术中亦具有较强的核心竞争力,具体分析如下:
    
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          序号        核心技术名称              实现功能             衡量先进性的重要             博睿数据的具体表征           同行业对比情况
                                                             技术指标
        1    海量数据大并发实时接入                          1、数据写入实时性是否达到  1、支持数据实时写入,时延最低可  大数据技术属于 APM
     与在线离线处理技术                              毫秒级别;                 达100毫秒;                      产品的后台核心技术,
        2    海量时序指标数据分布式                          2、能否支持海量数据的在线  2、支持 TB 量级数据的在线查询及  厂商一般不会公开披
     计算框架技术                                    查询及秒级响应;           秒级响应;                       露相关的技术细节;且
        3    PB 级海量大数据列式压缩  海量数据的实时处理、  3、能否支持海量异构数据的  3、支持 PB 量级异构数据的高可靠  由于目前其他APM厂
     存储及响应式分析技术      存储、检索与分析。    高可靠存储;               存储;                           商并未将大数据技术
        4    海量对象型文件数据分布                          4、能否支持维度指标型、文  4、支持维度指标型、文本日志型和  形成独立的产品,因此
     式云存储技术                                    本日志型和对象型等异构数   对象型等异构数据的集中统一存储; 缺乏公开的同行业厂
     海量数据响应式分析查询                          据的集中统一存储;         5、支持SQL-like查询接口,并支持   商技术参数资料,无法
        5    脚本语言技术                                    5、能否支持业内通用的      近400种数据分析函数。            对比。
                                                     SQL-like查询接口。
                               智能基线:使用各KPI
                               指标项真实历史数据
     基于无监督机器学习算法    建立模型,创建动态基                                                               飞思达科技、基调网
        6    的时序指标数据动态基线    线自动划定KPI指标项    是否实现智能基线功能。         已实现智能基线功能。        络、蓝海讯通均已支持
     智能预测技术              的健康范围,为各KPI                                                               智能基线。
                               指标项自动设置报警
                               阈值动态范围,当系统
                               偏离标准时精准告警。
    
    
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    (三)核心技术产品收入占营业收入的比例
    
    发行人在数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等环节形成了26项核心技术。发行人的Bonree Net、Bonree APP、Bonree SDK、Bonree Browser、Bonree Server、Bonree Zeus、Bonree Ants产品在开展工作时均应用了上述一项或多项核心技术,若
    
    缺失了上述核心技术,则产品或将无法正常开展监测工作,或将缺失某项核心功能,
    
    无法满足客户需求,损害产品价值。因此,发行人将上述产品划分为核心技术产品,
    
    将上述产品所形成的收入划分为核心技术贡献收入。
    
    核心技术贡献收入以外的产品收入为非核心技术贡献收入,主要包括虚拟机租赁、维保、NPM产品等收入,非核心技术贡献收入各期占比较小。
    
    报告期内,公司核心技术所形成的主要产品收入占营业收入比例如下:
    
    单位:万元
    
                  项目                2019年度           2018年度           2017年度
                        核心技术产品收入              15,299.40           14,813.64           12,567.35
                    营业收入                  16,453.60           15,319.82           13,010.54
                  占比                      92.99%            96.70%            96.59%
    
    
    八、研发情况
    
    (一)研发项目情况
    
    1、在研项目情况
    
    截至2019年12月末,发行人主要在研项目情况如下所示:
    
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    单位:万元
    
         序号    项目名称               技术趋势                     技术水平             研究目标       人员   项目   累计投     所处阶段及
                                                                                              投入   预算   入金额      进展情况
                 随着企业级IT系统架构越来越复杂、  自Gartner 2016年底首次
                 规模越来越庞大、技术越来越多样,  提出智能运维概念起,行
                 如何快速发现并解决运维中出现的    业内各厂商即开始积极   结合大数据、机器学                        已完成市场调
                 问题已成为各大公司亟待解决的痛    的研究和探索,目前行业 习、深度学习等技                          研、需求分析、
        1    Farseer智能  点。单纯依靠人工经验运维的传统方  内普遍处于技术调研和   术,将IT运营智能     27    980    392.67   产品设计等阶
      运维系统   式已越来越难以满足实际需求。随着  产品研发阶段。目前公司 化,将业务需求与后                        段,目前处于编
                 AI技术的发展,机器学习等先进技术  也已在该领域开展深入   台运维直接关联,快                        码开发阶段。
                 也逐渐传播到IT运维领域,企业希望  研究,并已落地了如智能 速响应解决问题
                 通过借助机器学习技术,替代人工更  基线等重要场景功能。
                 加自动化的发现、分析、解决问题。
                                                   国外APM厂商大多已推
                 随着互联网的快速发展,用户对软件  出了成熟稳定中间件监   帮助客户解决中间
                 产品的要求不断提高,使得软件系统  控产品,且与APM产品   件监控的痛点,以统
                 日趋复杂。中间件以其易用、稳定、  进行数据联动和整合,国 一的视图展示各类                          已完成市场调
     IT后台中间  易扩展等诸多优点,在软件的架构中  内APM厂商也陆续完善   中间件的繁杂运行                          研、需求分析、
        2    件运行智能  占有日益重要的地位。由此,中间件  相关产品线。公司目前在 时状态信息,以帮助  51    1,590   863.21   产品设计等阶
      监控系统   的运行状态、健康度等信息成为监控  该领域内已完成主机环   客户从海量的中间                          段,目前处于编
                 整个软件系统运行状态不可或缺的    境、网络、磁盘、进程等 件运行信息中,快速                        码开发阶段。
                 重要一环。                        监控功能,并已实现了与 的发现问题、性能瓶
                                                   APM 监控数据的初步联  颈等
                                                   动。
    
    
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         序号    项目名称               技术趋势                     技术水平             研究目标       人员   项目   累计投     所处阶段及
                                                                                              投入   预算   入金额      进展情况
                 随着企业线上业务的快速增长,在实                         帮助客户实现一套
                 际业务运营过程中,会持续不断的产  数据中台的概念最早由   标准化的大数据分
                 生大量有价值的数据。由于这些数据  阿里巴巴在云栖大会上   析解决方案,可将海
                 存在量级大、结构各异(包括关系型、提出,并迅速得到业内的 量的异构数据进行
                 非关系型等)、分析与挖掘方式不统  广泛关注。目前在该领域 集中性的高可靠存                          已完成市场调
                 一等问题,导致企业对这些数据的分  内,国外APM厂商大部   储和统一管理,并通                        研、需求分析等
        3     数据中台   析难度和成本较高,且无法满足业务  分处于中期研发阶段,而 过API等形式对外     91    3,800   461.65   阶段,目前处于
                 上快速响应的要求。企业亟需一套可  国内APM厂商则尚属于   部业务系统提供数                          产品设计阶段。
                 将这些数据集中存储和统一管理,提  初期调研和设计阶段,尚 据服务支撑,同时支
                 供标准的数据服务接口,并统一数据  未有成熟稳定的产品或   持以可视化或用户
                 挖掘与分析语言的大数据分析解决    解决方案推向市场。     编写脚本的方式帮
                 方案。                                                   助客户快速低成本
                                                                          地实现大数据分析。
    
    
    2、研发项目情况
    
    报告期内,发行人研发投入对应的研发项目情况如下表所示:
    
    单位:万元
    
                       研发项目            项目预算        2019年             2018年                 2017年             项目起始    研发完成时间/预
                    金额     人员      金额      人员         金额         人员       时间         计完成时间
                                侵入式网络应用后端服务性能        630.00                                                    596.67     67    2017年1月      2017年12月
                                管理平台
    
    
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                       研发项目            项目预算        2019年             2018年                 2017年             项目起始    研发完成时间/预
                    金额     人员      金额      人员         金额         人员       时间         计完成时间
                                博睿Browser网站运营管理平台       303.00                                                    335.05     38    2017年1月       2017年9月
                                Bonree LoadTest全链路压测管       324.00                                                    319.11     34    2017年7月      2017年12月
                                理平台
                                主动探测式移动APP性能监控        475.00                                                    266.95     19    2017年1月      2017年12月
                                管理平台
                                海量数据分布式存储与分析挖        930.00                         443.26     32              470.64     41    2017年1月      2018年11月
                                掘技术
                                博睿应用性能数据融合分析平        450.00                         147.42     19              287.64     19    2017年1月       2018年6月
                                台
                                博睿券商APP性能监控管理平        108.00                          73.25      9                              2018年1月       2018年6月
                                台
                                博睿移动报表分析平台APP          683.00                         613.45     39                              2018年1月      2018年12月
                                Bonree View报表引擎平台         1,400.00      401.68     92      195.34     21                              2018年7月       2019年8月
                                博睿Ants大数据引擎系统          2,265.00      450.31     78     1,004.33    119                              2018年1月       2019年6月
                                轻量级分布式小文件存储系统      2,270.00      340.21     38      422.26     49                              2018年1月      2019年12月
                                Farseer智能运维系统                980.00      392.67     27                                                 2019年1月       2020年6月
                                IT后台中间件运行智能监控系      1,590.00      863.21     51                                                 2019年1月       2020年6月
                                统
                                数据中台                        3,800.00      461.65     91                                                 2019年9月       2021年2月
                                财务管理系统                      160.00       67.76      6                                                 2019年5月      2020年12月
                                项目管理平台                      160.00       37.01      5                                                 2019年1月       2019年4月
                                主被动式更新迭代                      /       91.96      2       46.45      2                                  /               /
    
    
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                       研发项目            项目预算        2019年             2018年                 2017年             项目起始    研发完成时间/预
                    金额     人员      金额      人员         金额         人员       时间         计完成时间
                     合计                            3,106.48            2,945.76                   2,276.08
    
    
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    (二)研发费用
    
    1、研发费用情况
    
    发行人十分注重技术创新,较高的研发投入保证了公司的持续成长。报告期内,研发费用占营业收入的具体情况如下:
    
    单位:万元
    
                   项  目              2019年度           2018年度           2017年度
                    研发费用                   3,106.48            2,945.76            2,276.08
                    营业收入                  16,453.60           15,319.82           13,010.54
                   占  比                    18.88%             19.23%             17.49%
    
    
    2、研发支出内部控制情况
    
    (1)研发支出的开支范围及标准
    
    公司研发费用包括为研发活动而发生的职工薪酬、房租、差旅费、折旧摊销和其他费用,研发支出归集范围及标准具体如下:
    
    ①职工薪酬:包括从事研发活动人员的工资、福利、奖金、社会保险费、住房公积金等;对于专门从事研发活动的人员,相关工资、福利、奖金、社会保险费、住房公积金等全部计入研发费用;
    
    ②房租:根据各研发项目研发过程中实际发生的房租分配归集;
    
    ③差旅费:根据各研发项目研发过程中实际发生的差旅费归集;
    
    ④折旧与摊销:按照实际使用中的研发用固定资产计提折旧、与研发有关的无形资产、长期待摊费用按照实际受益期限计提摊销;
    
    ⑤其他费用:依据各研发项目实际发生金额归集。
    
    (2)研发支出的审批程序及内部控制流程
    
    公司明确了业务流程中各部门和人员的职责,以保证研发项目研发各阶段的可控性及研发支出核算的准确性。研发项目内部控制的关键控制点如下:
    
         序号       关键控制点                              说明
        1    可行性分析论证       项目立项的必备条件,对项目进行可行性分析论证
    
    
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         序号       关键控制点                              说明
        2    立项审核             项目正式开展的起点,未经立项审核通过,相关支出均须事
                          前审批
        3    预算编制及调整、考   项目立项的必备要素,项目总预算及追加预算须经公司审批
     核                   通过
        4    日常研发支出审批     在预算范围内,研发部门负责审批研发物资采购和日常研发
                          支出申请,超预算制定的支出需要经总经理审批
                          财务人员按项目审核、归集、分配、核算研发支出,编制研
        5    研发支出核算         发支出台账,研发支出必须属于研发支出范围内开支,与研
                          发无关的开支不予在研发支出中核算,财务人员与研发项目
                          负责人定期核对研发开支,监督研发支出预算执行
        6    项目验收结项         项目结束后,项目组需及时撰写研究成果报告,进入后期跟
                          踪、维护阶段
    
    
    报告期内,发行人的研发活动内部控制根据上述规定有效运行。(三)核心技术人员及研发人员情况
    
    1、核心技术人员及研发人员数量及占比
    
    截至2019年12月31日,公司共有核心技术人员3名,研发人员173名。
    
    报告期内各年末,公司研发人员人数分别为143人、164人和173人,研发人员的学历构成如下表所示:
    
            学历            2019.12.31             2018.12.31             2017.12.31
       人数        占比        人数       占比       人数       占比
             硕 士           16          9.25%       11       6.71%       12        8.39%
             本 科          145         83.82%      141      85.98%      120       83.92%
             大 专           12          6.94%       12       7.32%       11        7.69%
             合 计          173       100.00%       164     100.00%       143      100.00%
    
    
    2、核心技术人员的研发实力及主要贡献
    
    公司核心技术人员3人,分别为孟曦东先生、程捷先生、吴少阳先生,具体情况如下:
    
           姓名    工作岗位   学历背景              研发成果及对公司的具体贡献
                           全面负责公司产品、技术和服务的发展规划,制定了应用
            孟曦东   董事、副总    本科     性能管理产品架构体系、应用性能管理运营的分析模型体
       经理                系和监测节点资源的网络管理体系。在其带领下,公司已
                           累计获得5项发明专利、59项软件著作权。
    
    
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           姓名    工作岗位   学历背景              研发成果及对公司的具体贡献
                           从事软件研发尤其是应用性能管理行业逾十年,带领团队
           程捷     研发副      本科     成功研发Bonree Net网络性能监测客户端、Bonree APP
       总裁                网络性能监测平台、BonreeSDK移动APP性能管理平台、
                           Bonree Server应用性能管理平台等多款核心产品。
                           主持开发Bonree APP网络性能监测平台数据采集引擎和
            吴少阳   武汉研发     硕士     BonreeSDK移动APP性能管理平台数据采集引擎,带领
     中心总监              公司武汉研发团队研发了Bonree Server应用性能管理平
                           台。
    
    
    3、发行人对核心技术人员的约束、激励措施
    
    为全面提高公司科技创新能力、保持研发技术的领先性、调动研发人员的积极性和创造性、鼓励知识产权的成果转化与实施,公司建立了研发人员绩效评价奖励体系,根据技术创新的内容、对技术成果所做的贡献以及为企业带来经济效益的不同,给予研发人员不同程度的物质奖励和精神鼓励,以充分调动研发人员创新的积极性。此外,为进一步保证公司研发团队的稳定性,公司核心技术人员直接或通过员工持股计划持有公司股份。
    
    同时,为更好地保护核心技术、防范核心技术失密的风险,公司制定了专门的《保密制度》并严格执行,此外公司与核心技术人员签订了含有竞业限制条款的保密协议。
    
    4、核心技术人员近2年变动情况及对发行人的影响
    
    最近两年,公司核心技术人员未发生重大变动。公司不存在因核心技术人员变动而对研发及技术产生影响的情形。
    
    (四)保持技术持续创新的机制及安排
    
    互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网等技术领域的快速发展对应用性能监测产品提出了更高水准的技术要求。公司秉持可持续发展的思路,高度重视技术研发创新,为提高综合研发实力,保持技术先进性,建立了一整套切实有效的技术持续创新机制。
    
    1、持续加大研发投入
    
    研发投入是公司科研创新活动的基础保障。报告期内,公司一直保持较高的博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书研发投入水平,研发费用金额持续增长,占收入的比例分别为17.49%、19.23%、18.88%。经过多年的技术积累和沉淀,公司在应用性能管理领域内已经掌握了多项核心技术。未来,公司将持续加大研发投入,不断改善研发环境、提升研发实力,以保障自主创新性和技术领先性。
    
    2、建立健全内部人才培养机制
    
    专业人才是企业创新发展的核心驱动力。公司历来高度重视人才培养和团队建设,建立了一整套完善、有效的内部人才培养机制。一方面,公司通过高校招聘和人才市场招募等多种方式吸纳各地优秀技术人才,保证人才引进质量,加强公司整体研发实力。另一方面,公司根据各部门需要,定期或不定期举行内部技术分享会,开展专业培训,且公司还为员工提供各类行业研讨会、行业沙龙等外部学习交流机会,促进员工及时掌握行业前沿动态,不断汲取新兴技术知识,持续提升自身专业知识水平和综合素质。
    
    3、强化研发项目管理
    
    为规范管理研发项目,公司在项目研究、项目开发、产品落地等环节已形成一套完善的流程体系,建立了以CMMI3级、ISO9001质量体系为标准的研发项目管理制度,整体把控研发效率和研发质量,缩短开发周期,加快产品落地,提高产品质量。同时,公司分别在北京、武汉、厦门等地设立了研发中心,各中心分工协作、共享研发资源和研发成果,形成协同合作、相互支持、良性竞争的发展格局。
    
    4、鼓励技术创新
    
    为稳固公司的技术优势,公司历来鼓励员工技术创新,强化以市场为导向的自主创新能力。一方面,公司建立了完善的研发创新激励机制,设立了业务突破奖、技术突破奖等创新激励奖项,对公司重大新产品研发、重大技术难点突破等具有突出贡献的员工予以奖励。另一方面,公司加强市场研究、竞品研究、技术研究力度,时刻关注Gartner等行研报告、GitHub等技术论坛,密切跟踪国内外前沿技术和行业发展动向,定期或不定期开展预研课题研讨,培养员工的技术前瞻性和技术独创性思维。
    
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    5、优化研发人员激励机制
    
    公司建立了完善的研发人员激励与考核机制,通过职级晋升、奖金和股权等激励机制,充分调动研发人员的进取心和工作热情,提升研发人员的积极性和主动性,激发整体研发团队的创造力。
    
    九、发行人境外生产情况
    
    截至招股意向书签署日,公司未在境外进行生产经营活动。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    第七节 公司治理与独立性
    
    一、股东大会、董事会、监事会、独立董事、董事会秘书及专业委员
    
    会运行及人员履职情况
    
    (一)发行人公司治理存在的缺陷及改进情况
    
    公司自整体变更为股份公司以来,根据《公司法》、《证券法》等有关法律、法规、规范性文件和中国证监会的相关要求,逐渐建立健全了规范的治理结构,建立了独立董事制度,设置了董事会秘书和董事会专门委员会。
    
    公司制订并完善了《公司章程》、《股东大会议事规则》、《董事会议事规则》及董事会各专门委员会议事规则、《董事会秘书工作细则》、《监事会议事规则》、《独立董事制度》、《总经理工作制度》等一系列公司治理文件和内控制度,并能够有效落实、执行上述制度。
    
    报告期内,公司股东大会、董事会、监事会均按照相关法律、法规、规范性文件及《公司章程》等规定,规范有效地运作;公司的管理层亦能够遵守《公司法》、《公司章程》等相关制度的要求行使职权,不存在违反规定行使职权的行为。公司在经营过程中,其董事、监事和高级管理人员均严格履行相关法律法规及《公司章程》的规定,不存在重大违法违规行为。
    
    (二)股东大会制度的建立健全及运行情况
    
    2016年2月1日,公司召开了创立大会暨首次股东大会,审议并通过了《股东大会议事规则》,该制度对股东大会的权责和运作程序做了具体规定。
    
    截至招股意向书签署日,公司股东大会能够严格按照《公司法》、《股东大会议事规则》等相关法律、上市公司治理规范性文件及公司内部相关规定的要求规范运作,会议的召开程序及决议内容合法有效,不存在违反《公司法》及其他规定行使职权的情形。
    
    (三)董事会制度的建立健全及运行情况
    
    根据《公司法》、《公司章程》等规定,本公司设立了董事会,对股东大会负博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书责。2019年10月23日,公司召开了2019年第三次临时股东大会,审议并通过了现行的《董事会议事规则》。
    
    董事会由9名董事组成,其中独立董事3人。董事会设董事长1人,由全体董事过半数选举产生。
    
    公司现任董事均根据《公司章程》规定选举产生,符合《公司法》及相关法规关于任职资格的要求。公司董事会成员具体情况详见招股意向书“第五节 发行人基本情况”之“九/(一)董事会成员”。
    
    截至招股意向书签署日,公司董事会按照《公司章程》、《董事会议事规则》及相关规定,规范运作,严格履行有关法律规定的召集程序,会议的召开程序及决议内容合法有效,不存在违反《公司法》及其他规定行使职权的情形。
    
    (四)监事会制度的建立健全及运行情况
    
    根据《公司法》、《公司章程》等规定,本公司设立了监事会。2019年10月23日,公司召开了2019年第三次临时股东大会,审议并通过了现行的《监事会议事规则》。
    
    公司监事会由3名监事组成,其中职工监事1名,通过职工代表大会选举产生;另外2名监事由股东代表担任,通过股东大会选举产生。公司监事会成员具体情况详见招股意向书“第五节 发行人基本情况”之“九/(二)监事会成员”。
    
    截至招股意向书签署日,公司监事会按照《公司章程》、《监事会议事规则》及相关规定,规范运作,严格履行有关法律规定的召集程序,会议的召开程序及决议内容合法有效,不存在违反《公司法》及其他规定行使职权的情形。
    
    (五)独立董事制度的建立健全及运行情况
    
    根据《公司章程》和《独立董事制度》及上市公司治理规范性文件的规定,公司建立了独立董事制度。2016年2月1日,公司召开了创立大会暨首次股东大会,审议并通过《独立董事制度》。
    
    公司有独立董事3名,其中郑海英为会计专业人士。公司9名董事会成员中,独立董事3名,占董事人数的三分之一。独立董事符合《公司法》等法律法规中博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书关于公司董事任职资格的规定,符合《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》中规定的独立性及任期等的要求。
    
    公司独立董事制度建立以来,独立董事在完善公司治理结构方面发挥了良好的作用。公司独立董事积极出席公司董事会会议,董事会作出重大决策前,向独立董事提供足够的材料,充分听取独立董事的意见。公司独立董事严格按照《公司章程》和《独立董事制度》的规定认真履行职责,对于公司法人治理结构的完善、公司发展方向和战略的选择、内部控制制度健全及中小股东权益的保护等方面起到了重要的作用。
    
    (六)董事会秘书制度的建立健全及运行情况
    
    根据《公司章程》规定,公司设董事会秘书1名,作为公司的高级管理人员,由董事会聘任或解聘。2019年10月23日,公司召开了2019年第三次临时股东大会,审议并通过了现行的《董事会秘书工作细则》。
    
    自公司董事会聘请董事会秘书以来,董事会秘书严格按照《公司法》和《公司章程》的有关规定,严格履行相关职责,配合董事会的工作,对公司董事会的规范运作起到了重要作用。
    
    (七)董事会专门委员会制度的设置及运行情况
    
    1、董事会专门委员会的设立及人员构成
    
    根据《公司章程》、《董事会议事规则》及相关上市公司治理规范性文件要求,2016年2月1日,经公司第一届董事会第一次会议审议通过,公司设立董事会审计委员会、提名委员会、薪酬与考核委员会及战略委员会。审计委员会、薪酬与考核委员会、提名委员会的成员中,独立董事占多数并且担任委员会召集人。审计委员会的召集人是会计专业人士。公司董事会各专门委员会的人员构成情况如下表:
    
                          专门委员会名称           主任委员/召集人              其他成员
                        审计委员会                 郑海英                曲凯、冯云彪
                        提名委员会                 刘  航         李凯、冯云彪、曲凯、郑海英
                           薪酬与考核委员会              曲  凯         冯云彪、孟曦东、刘航、郑海英
    
    
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                          专门委员会名称           主任委员/召集人              其他成员
                        战略委员会                 李  凯          冯云彪、孟曦东、刘航、曲凯
    
    
    2、董事会专门委员会的运行情况
    
    各专门委员会自设立以来,严格按照相关法规及公司相关制度的规定履行职责,在规范公司治理,加强日常经营管理及重大事项决策等方面发挥了重要作用。各专门委员会具体运作情况如下:
    
    (1)审计委员会
    
    经公司第一届董事会第一次会议决议,公司董事会下设审计委员会,并通过了《董事会审计委员会议事规则》,审计委员会主要负责监督公司的内部审计制度及其实施、审查公司内部控制制度、审核公司的财务信息及其披露、负责公司内部审计与外部审计之间的沟通。报告期内,审计委员会对财务预决算报告、利润分配方案、内部控制制度、关联交易等事项进行了讨论和审议,相关会议均按照相关规定程序召开。
    
    (2)提名委员会
    
    经公司第一届董事会第一次会议决议,公司董事会下设提名委员会,并通过了《董事会提名委员会议事规则》,提名委员会主要负责对董事、高级管理人员的选聘任提出建议。报告期内,提名委员会对董事、高级管理人员的选聘任进行了讨论和审议,相关会议均按照相关规定程序召开。
    
    (3)薪酬与考核委员会
    
    经公司第一届董事会第一次会议决议,公司董事会下设薪酬与考核委员会,并通过了《董事会薪酬与考核委员会议事规则》,薪酬与考核委员会主要负责对薪酬制度执行情况以及绩效考核提出建议。报告期内,薪酬与考核委员会对独立董事津贴制度和董事、监事及高级管理人员的薪酬及绩效考核方案进行了讨论和审议,相关会议均按照相关规定程序召开。
    
    (4)战略委员会
    
    经公司第一届董事会第一次会议决议,公司董事会下设战略委员会,并通过博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书了《董事会战略委员会议事规则》,战略委员会主要负责对公司长期发展规划、经营目标、发展方针,以及投融资或重大资本运作提出建议。报告期内,战略委员会对公司发展规划等事项进行了讨论和审议,相关会议均按照相关规定程序召开。
    
    二、公司特别表决权股份或类似安排的情况
    
    截至招股意向书签署日,公司不存在特别表决权股份或类似安排。
    
    三、公司协议控制架构的情况
    
    截至招股意向书签署日,公司不存在协议控制架构安排。
    
    四、公司管理层对内部控制的自我评估意见及会计师对内部控制的鉴
    
    证意见
    
    (一)公司管理层对内部控制的自我评估意见
    
    截至招股意向书签署日,公司已结合自身经营的特点,制订了一系列内部控制制度,并得到了有效地执行,从而保证了公司经营管理的正常进行。公司管理层对公司内部控制制度的完整性、合理性和有效性发表了自我评估意见,认为:“公司已按照企业内部控制规范体系和相关规定的要求在所有重大方面保持了有效的财务报告内部控制”。
    
    (二)注册会计师对公司内部控制的鉴证意见
    
    立信所出具的《内部控制鉴证报告》认为,博睿数据按照财政部等五部委颁发的《企业内部控制基本规范》及相关规定于2019年12月31日在所有重大方面保持了与财务报表相关的有效的内部控制。
    
    五、公司报告期内违法违规行为情况
    
    报告期内,公司及全体董事、监事和高级管理人员严格按照《公司章程》及相关法律法规的规定规范运作、依法经营,不存在重大违法违规行为,也不存在被相关主管机关处罚的情形。
    
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    六、公司报告期内资金占用和对外担保情况
    
    (一)资金占用情况
    
    报告期内,发行人控股股东、实际控制人及其他控制的企业与发行人间不存在资金占用的情况。
    
    (二)对外担保情况
    
    报告期内,发行人不存在为控股股东、实际控制人及其控制的其他企业提供担保的情形,亦不存在为其他企业提供担保的情形。
    
    七、公司独立运营情况
    
    公司成立以来,严格按照《公司法》、《证券法》等有关法律、法规和《公司章程》的要求规范运作,在资产、人员、财务、机构和业务等方面与现有股东、实际控制人完全分开,具有完整的资产、研发、采购和销售业务体系,具备面向市场自主经营的能力。
    
    (一)资产完整情况
    
    公司具备与经营有关的业务体系及主要相关资产,拥有独立完整的采购、销售、研发系统,与业务相关的固定资产、软件著作权等无形资产的权属均为公司所有,目前不存在关联方违规占用公司资金、资产和其他资源的情形,不存在以承包、委托经营、租赁或其他类似方式依赖关联方进行生产经营的情况,具有开展生产经营所必备的独立完整的资产。
    
    (二)人员独立情况
    
    公司与全体在册职工签订了劳动合同,公司总经理、副总经理、财务负责人及董事会秘书均专职在公司工作并领取薪酬,未在控股股东、实际控制人控制的其他企业中担任除董事、监事以外的其他职务,未在控股股东、实际控制人控制的其他企业领薪;发行人的财务人员未在控股股东、实际控制人控制的其他企业中兼职。公司董事、监事及高级管理人员的任职,均严格按照《公司法》及其他法律、法规、规范性文件、公司章程规定的程序推选和任免,不存在股东超越公博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书司股东大会和董事会作出人事任免决定的情况。
    
    (三)财务独立情况
    
    公司按照企业会计准则的要求建立了一套独立、完整、规范的财务会计核算体系和财务管理制度,并建立了相应的内部控制制度,能够根据法律法规及《公司章程》的相关规定并结合自身的情况独立做出财务决策。公司设立了独立的财务部门,配备了专职财务人员;公司在银行单独开立账户,拥有独立的银行账号,未与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业共用银行账户。
    
    (四)机构独立情况
    
    公司建立健全了股东大会、董事会、监事会及总经理负责的经理层等机构及相应的三会议事规则和总经理工作细则,形成了完善的法人治理结构和规范化的运作体系。发行人的生产经营和办公场所与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业严格分开,不存在与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业混合经营、合署办公等机构混同的情形,不存在受控股股东及其他任何单位或个人干预的情形。
    
    (五)业务独立情况
    
    公司拥有独立完整的研发、采购、运营和销售业务体系,拥有必要的人员、资金和技术设备,能够独立自主地进行经营活动,不存在依赖股东及其他关联方的情况。发行人的业务独立于控股股东、实际控制人及其控制的其他企业,与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业间不存在对发行人构成重大不利影响的同业竞争,以及严重影响独立性或者显失公平的关联交易。
    
    八、主营业务、控制权、管理团队和核心技术人员稳定
    
    截至招股意向书签署日,发行人主营业务、控制权、管理团队和核心技术人员稳定,最近2年内主营业务和董事、高级管理人员及核心技术人员均没有发生重大不利变化;控股股东和受控股股东、实际控制人支配的股东所持发行人的股份权属清晰,最近2年实际控制人没有发生变更,不存在导致控制权可能变更的重大权属纠纷。
    
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    九、其他对公司持续经营有重大影响的事项
    
    截至招股意向书签署日,发行人不存在主要资产、核心技术、商标的重大权属纠纷;不存在重大偿债风险,不存在重大担保、诉讼、仲裁等或有事项;亦不存在经营环境已经或将要发生的重大变化等对持续经营有重大影响的事项。
    
    十、同业竞争
    
    (一)控股股东/实际控制人及其一致行动人、实际控制人控制的其他企业与公
    
    司不存在同业竞争
    
    截至招股意向书签署日,李凯为公司控股股东及实际控制人,冯云彪、孟曦东为实际控制人的一致行动人。截至招股意向书签署日,除发行人及员工持股平台佳合兴利外,控股股东、实际控制人李凯未控制其他企业;除员工持股平台元亨利汇外,控股股东、实际控制人的一致行动人冯云彪、孟曦东未控制其他企业。
    
    李凯曾持有北京凯晨餐饮管理有限公司 45.00%的股权,并担任该企业执行董事及总经理,该企业已于2016年4月注销。该企业主要从事餐饮相关业务,与博睿数据不存在同业竞争情形。
    
    (二)控股股东/实际控制人及其一致行动人、其他主要股东、发行人的董事、
    
    监事、高级管理人员关于避免同业竞争的承诺
    
    为避免与公司未来可能发生的同业竞争,保护投资者的权益,公司控股股东、实际控制人李凯及其一致行动人冯云彪、孟曦东,以及其他持股超过5%的股东侯健康、王利民出具了《关于避免同业竞争的承诺》。主要承诺内容详见招股意向书“第十节 投资者保护”之“四/(九)/1、避免同业竞争的承诺”。
    
    十一、关联方及关联关系
    
    根据《公司法》和《企业会计准则第36号—关联方披露》、《上海证券交易所科创板股票发行上市审核规则》、《上海证券交易所科创板股票上市规则》等有关法律法规对于关联方的披露要求,公司报告期内的关联方及关联关系情况如下:博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    序号 关联方名称 关联关系
    
    (一)持有博睿数据5%以上股份的股东及博睿数据的董事、监事及高级管理人员
    
                                         直接持有发行人10,266,270股股份,间接
        1    李凯                                持有发行人 293,700 股股份,合计持有
                                         10,559,970 股股份,占发行人股份总数的
                                         31.71%,系博睿数据董事长
                                         直接持有发行人 5,064,300 股股份,间接
        2    冯云彪                              持有发行人 134,310 股股份,合计持有
                                         5,198,610 股股份,占发行人股份总数的
                                         15.61%,系博睿数据董事、总经理
                                         直接持有发行人 4,706,610 股股份,间接
        3    孟曦东                              持有发行人 383,130 股股份,合计持有
                                         5,089,740 股股份,占发行人股份总数的
                                         15.28%,系博睿数据董事、副总经理
                                         直接持有发行人 1,664,100 股股份,间接
        4    王利民                              持有发行人 105,600 股股份,合计持有
                                         1,769,700 股股份,占发行人股份总数的
                                         5.31%,系博睿数据董事
        5    焦若雷                              系博睿数据董事
        6    顾慧翔                              系博睿数据董事
        7    郑海英                              系博睿数据独立董事
        8    曲凯                                系博睿数据独立董事
        9    刘航                                系博睿数据独立董事
                                         直接持有发行人 1,419,750 股股份,间接
         10   侯健康                              持有发行人 666,930 股股份,合计持有
                                         2,086,680 股股份,占发行人股份总数的
                                         6.27%,系博睿数据监事会主席
         11   袁晓冬                              系博睿数据监事
         12   杜文惠                              系博睿数据监事
         13   李新建                              系博睿数据财务总监兼董事会秘书
    
    
    (二)上述第一项所述关联自然人关系密切的家庭成员,包括配偶、年满18周岁的子女及
    
    其配偶、父母及配偶的父母、兄弟姐妹及其配偶、配偶的兄弟姐妹、子女配偶的父母
    
    (三)控股股东、实际控制人及持有博睿数据5%以上股份的其他自然人股东直接或间接控
    
    制的或担任董事、高级管理人员的法人或其他组织
    
        1    北京佳合兴利投资中心(有限合伙)    持有博睿数据4.9550%的股份,李凯担任
                                         其执行事务合伙人
        2    北京元亨利汇投资中心(有限合伙)    持有博睿数据4.9550%的股份,孟曦东、
                                         冯云彪担任其执行事务合伙人
    
    
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    序号 关联方名称 关联关系
    
    (四)博睿数据的董事、监事、高级管理人员直接或间接控制的或前述关联自然人(独立
    
    董事除外)担任董事、高级管理人员的法人或其他组织
    
        1    郑州瑞龙制药股份有限公司            博睿数据财务总监兼董事会秘书李新建
                                         担任其独立董事
        2    光明乳业股份有限公司                博睿数据财务总监兼董事会秘书李新建
                                         担任其独立董事
        3    北京乐橙时代科技有限公司            博睿数据独立董事刘航持有其 100%的股
                                         权,并担任其执行董事、经理
        4    常州涟漪信息咨询有限公司            博睿数据董事顾慧翔持有其50%的股权
        5    上海斗象信息科技有限公司            博睿数据董事顾慧翔担任其董事
        6    北京优锘科技有限公司                博睿数据董事顾慧翔担任其董事
        7    上海咖萌网络科技有限公司            博睿数据董事顾慧翔持有其64%的股权,
                                         并担任董事长兼总经理
        8    上海翔霁企业管理合伙企业(有限合伙)博睿数据董事顾慧翔持有其4.76%的财产
                                         份额,并担任执行事务合伙人
        9    恒泰柯半导体(上海)有限公司        发行人董事顾慧翔担任其董事
         10   上海依欣企业管理咨询中心            发行人董事顾慧翔系该个人独资企业投
                                         资人
    
    
    (五)上述第二项关联方直接或间接控制的或担任董事、高级管理人员的法人或其他组织
    
        1    航天科工智慧产业发展有限公司        博睿数据董事冯云彪之姐冯云辉担任财
                                         务总监
        2    北京金融街融通投资管理有限公司      博睿数据董事冯云彪之姐冯云辉担任董
                                         事
        3    宁波航天智慧信息科技有限公司        博睿数据董事冯云彪之姐冯云辉担任董
                                         事
        4    北京极航科技有限公司                博睿数据监事会主席侯健康配偶之弟吴
                                         超持股51.00%,并担任执行董事、经理
        5    涿州市佰汇天盛市政工程有限公司      博睿数据董事焦若雷配偶之兄梁伟持股
                                         100%,并担任执行董事兼经理
        6    北京康邦科技有限公司天津分公司      博睿数据独立董事刘航之配偶康春担任
                                         总经理
        7    上海冯氏国际贸易有限公司            博睿数据独立董事郑海英配偶之姐冯明
                                         持股100%,并担任其执行董事兼经理
    
    
    (六)其他关联方
    
                                         李凯持有其 45%股权,并担任其执行董
        1    北京凯晨餐饮管理有限公司            事、总经理,该企业已于2016年4月注
                                         销
        2    上海贝睿网络科技有限公司            博睿数据的全资子公司,该企业已于2017
                                         年10月25日注销
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
          序号              关联方名称                            关联关系
                                         报告期内,曾直接持有发行人  1,764,000
        3    吴华鹏                              股股份,占发行人股份总数的5.30%;2018
                                         年9月股份转让后持有1,664,100股股份,
                                         占发行人股份总数的4.9973%
        4    云易时代(北京)信息咨询有限公司    吴华鹏持有其83.33%股权,并担任其执行
                                         董事及经理
        5    北京一零二四精英教育科技有限公司    吴华鹏持有其 100%股权,并担任其执行
                                         董事及经理
                                         吴华鹏通过北京一零二四精英教育科技
        6    重庆二的十次方科技有限公司          有限公司间接控制其 100%股权,该企业
                                         已于2019年12月注销
        7    北京西邻开元科技发展有限公司        吴华鹏持有其60%股权
        8    北京北明数科信息技术有限公司        吴华鹏担任其董事
        9    北京秦淮数据有限公司                吴华鹏担任其中国区总裁
         10   刘青武                              曾担任发行人监事,2016年2月起不再担
                                         任发行人监事
                                         博睿数据独立董事刘航通过北京乐橙时
         11   白银乐成文化科技产业园管理有限公司  代科技有限公司间接控制其 100%股权,
                                         该企业已于2018年3月注销
    
    
    十二、关联交易情况
    
    (一)关联交易情况简要汇总表
    
    报告期内,发行人发生的关联交易情况(不含税金额)简要汇总如下:
    
    单位:万元
    
             关联交易      关联方名称       关联交易     2019年度     2018年度     2017年度
           类型                           内容
     北京西邻开元科技    会议服务        -            -          71.23
             经常性关     发展有限公司
            联交易    北京一零二四精英    会议服务       25.85        31.42        69.15
     教育科技有限公司
    
    
    (二)经常性关联交易
    
    报告期内,公司参加关联方举办的会议进行产品推广,具体情况如下:
    
             关联方      关联交易      交易日期      定价方式   金额(万元)   占当期同类
        内容                                                 交易的比例
               北京西邻开     会议费       2019年度       市场价                -             -
               元科技发展     会议费       2018年度       市场价                -             -
    
    
    博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
             关联方      关联交易      交易日期      定价方式   金额(万元)   占当期同类
        内容                                                 交易的比例
              有限公司      会议费       2017年度       市场价            71.23       26.33%
               北京一零二     会议费       2019年度       市场价            25.85        9.12%
               四精英教育     会议费       2018年度       市场价            31.42       13.46%
               科技有限公
           司         会议费       2017年度       市场价            69.15       25.56%
    
    
    前述关联交易的产生系因公司为技术交流、市场推广而参加关联方北京西邻开元科技发展有限公司举办的GITC全球互联网技术大会、麒麟会技术沙龙活动及北京一零二四精英教育科技有限公司组织举办的 iTech Club 峰会等各种形式的技术会议。前述会议的参会、赞助企业包括腾讯、百度、金山、华为等诸多国内知名企业,该等会议均致力于为科技类企业及技术人员提供分享、交流互动的平台,汇聚行业内优质企业及技术精英,有利于促进技术交流、加深各参会企业间商务合作。
    
    公司主营业务为应用性能管理,主要向客户的运维及技术支持部门提供服务。公司通过参加行业内技术大会及技术沙龙,可以直接与业内运维及技术部门负责
    
    人进行面对面交流,了解最新的行业动态及客户最新需求,直接向客户介绍公司
    
    的产品和服务,从而建立和维护良好的客户关系。公司参加该等技术会议有利于
    
    公司的对外交流互动,对业务发展和客户维护有较大帮助,具有合理性。
    
    (三)偶发性关联交易
    
    报告期内,公司不存在偶发性关联交易情况。(四)关键管理人员薪酬
    
    2017 年度、2018 年度、2019 年度,本公司关键管理人员薪酬总额分别为333.43万元、366.62万元、379.84万元。
    
    (五)报告期内关联交易履行的审议程序
    
    为保证关联交易的公开、公平、公正,公司按照《公司法》、《上市公司章程指引》等有关法律法规及规范性文件的规定,制定了《公司章程》、《关联交易管理制度》等规章制度,对关联交易的决策权限和决策程序做出了详细规定。
    
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    报告期内,公司发生的关联交易均已按《公司章程》、《关联交易管理制度》的规定履行了完备的审批程序,涉及关联交易的股东大会、董事会召开程序、表决方式、关联方回避等方面均符合相关法律法规和《公司章程》的规定,公司已采取必要措施对公司及其他股东的利益进行保护。
    
    公司独立董事对报告期内的关联交易进行认真审阅后,发表了独立意见,认为公司在报告期内关联交易事项的实施符合公司正常生产经营需要,符合公司和全体股东的利益,执行价格及条件公允,履行了必要的程序,符合相关法律法规和《公司章程》的规定。
    
    (六)报告期内关联方的变化情况
    
    报告期内公司不存在由关联方变为非关联方且存在后续交易的情况。博睿数据首次公开发行股票并在科创板上市申请文件 招股意向书
    
    第八节 财务会计信息与管理层分析
    
    如不特殊注明,本节中的财务数据主要引自公司经审计的财务报告,投资者欲详细了解公司报告期内的财务状况,请阅读本招股意向书备查文件之财务报表及审计报告全文。
    
    本节中货币金额单位如不特殊注明,以人民币元计,且保留两位小数。部分数据的加总之和与列示的合计数尾数部分可能存在差异,为四舍五入所致。
    
    一、影响发行人未来盈利(经