博睿数据COO吴静涛当时断言，过去20年里都是以应用为中心构建了所有的IT体系，包括整个数据中心的建设、运维体系等。现在到了转变思路的时候了。

一年之后，2022年博睿数据更大的战略横空出世，带着一体化智能可观测ONE平台出现在媒体和客户面前。

在2021年的数据链DNA阐述里，有一块非常重要的的模块博睿数据隐而不发，这就是核心的AI部分。2022年，博睿数据投入了公司70%的研发资源，构建了ONE平台，这也是博睿数据上市之后最大的一个战略发布。

该平台旨在建立一体化、智能化、面向业务与用户体验的统一运维平台，助力企业提高数字化体验，降低运维成本，提升工作效率，为数字化转型赋能升级。同时，这也是业界第一个将所有运维监控需求“All in ONE”的统一平台。

ONE平台推出的背景和逻辑

在博睿数据COO吴静涛看来，当前行业面临三个挑战。

博睿数据COO吴静涛

首先，金融行业从之前互联网金融火热的To C业务已经转向以支持三农、支持“双碳”为主导的To B、To VIP用户的新的业务模型中来。以前To C业务，服务出现小的瑕疵不影响整体业务。但是以To B、To VIP业务为主时，一个单一用户的投诉可能就变得非常重要。如何对实时数据做关联、做缝合？这是一个大的挑战所在。

“十四五”时期国产化加速，从信创来看，全部变成国产化的平台之后，会出现非常多的性能、稳定性方面的挑战，这时候如何能够打通“云管边端”去做管理、去做新的IT运维，非常核心和重要。这是从客户的业务层面出发的挑战。

其次，IT架构层面上，手机银行、智能终端，后台基本开始进入云计算时代，当一个庞大的数据中心转向新的微服务架构，对于银行而言是一个非常大的挑战。那么到底如何去做从传统数据中心到私有云、从公有云到混合云，从云原生到API，微服务架构怎么去做统一治理，没有现成的解决方案。

再次疫情影响颠覆了以往的工作模式，数据中心不是为疫情设计的，当人工能力并不足以做跨部门的协同，以新的云原生、无服务器为主导的业务模型、架构模型时，运维体系如何构建？从传统的数据中心运维，到网络、主机、开放平台、应用运维、云的运维；以及升级到AI、机器学习，对客户而言都会面临难以操控的运维难题，如何解决？据艾瑞的调研，IT运维有2000多个体系要走向智能化。

基于此，博睿数据在“数据链DNA”基础之上提出了“数据链DNA+”的战略理念升级，其依托的基础则是一体化智能可观测平台ONE。

透过ONE平台，从数据分类，到全过程实时数据采集，再到从代码到用户的“数据融合”，继而把所有监控运维的工具打通在一起，进而利用AIOps为企业的业务赋能。

ONE平台最大的核心价值

吴静涛表示，“帮助客户走出数据中心，打通云管边端，通过代码到客户的全数据链DNA采集能力，和ONE平台的大数据/AI能力，实现传统的产品工具到平台+架构的转型，构建以用户为中心的新运维体系”。ONE平台在这次发布过程中，是最主要角色之所在。

有了数据链DNA+ONE平台之后，能够帮助客户把IT从成本中心转型成业务运维中心，从监控中心转向到应用运维的Command Center（管理中心）。实现IT运营、用户运营、业务运营融合。

构建一套以用户为中心的全新逻辑，战略以用户为中心，去构建新的一套平台。新老平台融合，ONE平台不仅支持公有云，也支持私有云和云原生环境，做到一体化智能可观测平台。

免学习、几乎零代码的体系，带来一致性体验，一致的界面，而且数据关联之后所有IT自动化的根因分析、智能警报、范围控制，这些都是ONE平台全新能力的建设。 

AI能力与未来的商业化战略

针对于199IT关于博睿数据AI团队的现状及能力的提问，博睿数据CTO孟曦东表示，博睿数据有一个类似叫“底座”的部门，现在叫“数智产品研发部”，它主要是负责大数据各类型的引擎以及AI的算法实现，这个部门的研发属于相对独立，看不到具体产品的界面，但是给ONE或原有各类型产品提供引擎。

博睿数据CTO孟曦东

孟曦东强调，“博睿数据的数智团队，既有博睿数据自己培养的技术骨干，也有新加入的各大科技公司的技术大拿。博睿数据希望把自己的底座技术做得更扎实一点，而不是用现在互联网世界里通行的开源组件。因为开源的大数据引擎方案，到一定场景时都会有它的短板，同时还有性能的要求。比如，博睿数据有很多金融类型的客户，他们需要做私有化实施，对组件、对资源占用的评估是比较苛刻的，对资源及日常的性能开销都有严格的要求，博睿数据不希望用大量服务器堆叠去做分布式的高性能。”

为了适应不同种类的诉求，博睿数据需要有完全自主可控的底座来支持上层业务应用的发展。目前博睿数据正在不断夯实这个底座，比如博睿数据的Swift AI算法中台通过了信通院AIOps异常检测的评估。

当199IT提及博睿数据ONE平台未来的商业化策略时，吴静涛表示，ONE平台在开发之初就有二十多家大客户有业务意向。但博睿数据ONE平台整体策略并不是实现最大的商业利润为出发点，而是希望更多的中小企业能够使用起来，从ONE平台获得智能运维的能力，帮助企业解决问题的同时降低企业的运营成本。

吴静涛认为，“一体化智能可观测ONE平台的发布是博睿数据引领整体IT运维市场发展的重要里程碑，标志着博睿数据的整体战略正式进入了数据链DNA+的时代。”

从与阿里云选择博睿数据合作云拨测产品、到国内APM领域首家通过CMMI5级评估、加大信创合作，与麒麟、统信、中科方德完成兼容性认证，博睿数据获得越来越多行业伙伴的认可，虽然智能运维行业仍有长的路，博睿数据通过自主研发夯实了前行的坚实基础。

博睿数据COO吴静涛表示，“一体化智能可观测ONE平台的发布是博睿数据引领整体IT运维市场发展的重要里程碑，标志着博睿数据的整体战略正式进入了数据链DNA+的时代。”

运维监控将走向数智融合3.0时代

数字经济的发展已成为“十四五”及未来更长一段时期，推动我国经济高质量发展的新引擎。数据显示，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。而数字经济的发展也会带动数字产业化和产业数字化的发展。值得注意的是，智能运维也被纳入了数字经济，成为其不可缺少的一环。

此外，伴随着数字经济的不断深入，以云原生、DevOps等为代表的新技术的快速发展，让过去20年里以应用为中心构建的IT体系，面对前所未有的变革挑战，一方面，企业的视角发生变化，更加注重用户体验与业务；另一方面，用户的职责开始发生变化，更多的转向DevOps与SRE，对企业数字化转型、优化用户体验提出了更高的要求，也使得可观测解决方案成为云原生架构下非常重要的课题。

对此，博睿数据CTO孟曦东指出，“可观测市场不断增长，带来的不仅是机遇，同样也带来了更多挑战。企业对于可观测的视野不再局限于应用程序，而是需要从全局的角度洞察混合IT基础设施、数据源、网络、云和边缘端的应用状况，更加主动化、自动化和智能化地提升企业运维的效率。企业不仅仅需要应用的高可用，更需要数字化转型发展所带来的用户体验升级。”

就监控本身而言，当前工具的监控体系已无法满足企业需求。

一方面，从行业角度来看，根据知名咨询机构分析，目前监控平台存在以下五方面挑战：

一、监控平台不统一，技术债与重复建设导致了孤岛式的监控体验；二、云计算、容器、微服务、物联网等新技术带来了对监控的挑战，监控的可见性不足；三、监控系统的建设与业务目标脱节；四、智能运维尚不成熟；五、有限的自动化与DevOps的敏捷开发理念产生冲突。

不难看出，未来的监控要具备的能力是统一、系统、智能、敏捷、面向业务，而这也与博睿数据建设一体化智能可观测平台ONE的初衷不谋而合。

另一方面，从行业角度而言，运维监控正在从以点带面的1.0时代向数智融合的3.0时代发展。数智融合3.0时代需要运维企业具备全局数据采集能力、以运维视角重塑产品、数据有机关联融合、开箱即用的AI以及运维全场景的落地等一系列运维能力。

综上不难看出，在行业、市场、用户等多重因素推动下，建设一体化的智能可观测平台已经成为必要。

三大战略升级带来全新运维体验

从孤立的工具到统一的能力平台

从监控到可观测

从人工分析到智能见解的全新升级

ONE平台从ITOM 统一监控、AIOps智能运维、BizOps业务运营、DevOps效能提升四个应用场景出发，帮助客户走出数据中心, 打通云管边端, 通过代码到客户的全数据链DNA采集能力，结合ONE平台的大数据及AI能力, 实现传统的产品工具到平台+架构的转型, 构建以用户为中心的新运维体系。

具体而言，ONE平台包含三大产品优势：

• All in ONE

其包含两个统一，即统一运维监控技术栈和统一运维数据治理体系。满足了所有监控需求，即开即用，随时扩展，提升了系统可观测性广度与深度，同时面向业务与用户体验运维，囊括了系统的所有观测数据，进行统一管理，并提供丰富的集成扩展，解决因竖井式的监控带来的数据割裂、重复建设、可观测性差的问题。

• 关联性

新一代可观测平台能完整复刻出数字化系统的数字孪生，内置CMDB引擎在保证全面可观测的同时也能掌握监控实体间的关系及其属性信息，实现关联追踪，解决排障难，检索追查难，现场还原不全面的问题。大大提升了排障效率，实现了系统之间的真正融合。

• 智能见解

ONE平台具备信息、经验、智能决策融合的智能见解能力，能够基于AI和规则自动发现问题，实现根因分析——智能见解——故障预测——故障修复等一系列智能分析过程，预置经验规则和AI共同提出见解，发现问题并给出根因，解决虚假问题扰乱运维、告警风暴、根因定位效率低的问题，助力运维人员快速排障，提出解决办法，进而提高运维效率。

功能方面，ONE平台具备指标分析、统一告警、全局拓补、问题事件分析、开放集成、一来和影响分析等多个功能集成。

博睿数据产品高级总监孙丽表示，“ONE平台是一个集告警收敛、异常检测、根因定位、智能见解，聚焦业务与用户体验的运维体系，打破运维孤岛，避免重复建设，赋能企业数字化的一体化、智能化、面向业务与用户的开箱即用的一体化可观测平台，实现监控到可观测，无需研究各种开源软件，各种大数据组件，各种算法，各种中台架构，降低管理成本，提升管理效能和协同效率。帮助用户实现从孤立的工具到统一平台的建设要求，提升用户满意度，降低获客成本及协同难度，打造极致的平台体验。”

打通业务和运维，赋能数字化转型

在具体的业务实践方面，博睿数据资深售前总监常旭介绍，ONE 平台将打通业务和运维，明确业务指标、转化率、客户留存率、客户流失率等，高效可视化故障域，降低业务客户流失率；同时，在新老平台的统一维护层面，可从0-1构建一体化智能可观测平台，降低业务、运维、研发的沟通成本，提升工作效率，进而提升用户活跃度和平均使用时长，助力企业提高数字化体验，赋能企业数字化转型。

不久前，博睿数据还与艾瑞咨询合作发布了《2022企业应用运维管理指标体系白皮书》（以下简称《白皮书》），在《白皮书》中，博睿数据也率先提出了从业务视角切入，以业务场景为主题，以业务连续性为宗旨，通过直面业务场景、正向梳理IT调用链、逆向接入数据源等实施步骤，最终构建起具备概览所有业务场景健康度、俯瞰多维立体化IT指标等能力的资源指标管理体系的运维指标设计理念。

不难猜测，在云原生、DevOps等更新技术的发展推动下，一体化、智能化将是大势所趋，此次博睿数据率先推出的从代码到用户，全面可观测的数据采集能力的一体化智能可观测平台将会成为行业标杆。

作为《政务APP技术指标评价规范》团体标准的牵头单位，博睿数据为本次标准的研制，提供了基础数据、实践测试和技术指标等内容支撑，以助力政务APP行业的良性发展。

《政务APP 技术指标评价规范》出台的必要性

智慧城市是个庞大的复杂概念，其中诸如物联网、大数据和云计算等大大地提高了城市运转效率的技术手段，作为老百姓却是无法感知的。目前，对大多数普通百姓来说，智慧城市最为直观的感受就是安装在手机中的APP，为每个人的衣食住行提供了便利。

随着政府服务职能的转变，电子政务成为各级政府转变职能方式，落实服务型政府的主要手段。新冠肺炎疫情期间，政府管理部门将大量线下办理的业务放到网上，在筑起疫情防线的同时，电子政务的作用得到充分凸显。而在其背后，数字经济的力量也正在彰显。政务APP指的是由政府部门主导，提供政府管理与服务等功能的智能移动终端应用程序。

其中，市民体验成为衡量政务APP的重要标准之一。公众在享受政务APP便利的同时，对政务APP提供的相关功能、访问的便利性、操作的体验性方面也会提出更高的期望。在实际的发展中，各类政务APP还存在着重建设、轻运营，技术水平和服务质量参差不齐，造成政府资源浪费、用户体验差等问题。

因此，有必要构建一个规范的APP技术指标评价模型，用于指导各地政府规范建设政务APP，通过明确制定相关标准，推进政务APP统筹研发,集中管理,建立有效的运营、考评制度，防止政务APP“僵尸化”与“形式化”。同时通过政务APP的评价指标体系，实现对已有政务APP的技术参数进行准确评测，能够充分找出目前政务APP建设、运行、使用、运营方面存在的问题，实现服务内容标准化、规范化，实现数据资源利用效率最大化,让政务服务回归服务为民的“初心”,实现政府治理现代化。

《政务APP技术指标评价规范》希望以标准化引导政务APP的建设运营和优化，并以结果为导向提升政务APP服务质量，同时以科学客观的技术手段引导政务进行APP优化，从而保证政务APP投资建设成果，为客户提供高效优质的APP服务。

用户体验是政务APP的核心建设要求

政务APP 技术指标评价规范包括用户体验（可用性、界面友好度、服务便捷性）、功能、性能（下载性能、启动性能、交互性能、网络性能、APP故障）及管理与服务（集约化、用户服务）四个方面。

其中，用户体验是政务APP 的核心建设要求。博睿数据作为APM 行业的领导者，自成立以来，始终将提升用户体验作为博睿数据不变的使命。

2021年，博睿数据创新性的提出了“数据链DNA”概念，打通从代码到用户全路径的创新理念。基于博睿数据已有的产品跟技术再升级，真正实现应用可用到服务可达的过度，建立以用户为中心的服务可达能力的监控和评估体系，提升自动化、智能运维能力，全面提高用户体验，加快数字化转型。

博睿数据数字体验管理（DEM），包含客户端APP体验监控、浏览器体验监控、小程序体验监控、浏览器拨测和手机拨测等一系列技术。

博睿数据提供DEM的相关数字体验管理能力主要分为两个类型：

一种为无侵入模式，或者说是模拟监测的模式。它主要以手机端或PC端构建模拟监测的能力，也称拨测。它是非嵌码形式的主动式模拟监测，以任务配置的方式，随时随地进行相关应用的测试。同时通过测试，了解业务的可能性，以及企业在整个行业当中，与竞品之间的一些差异。

另一种为代码注入的方式，以此了解用户的真实体验，与其在PC端页面、手机APP以及小程序间访问的使用体验。它主要通过SDK、JS等方式，对相关程序进行注入，从而了解用户的真实数据。

而不论是何种技术，博睿数据的核心理念都是以用户为中心，做到服务可达的用户体验。

助力智慧城市，构建新兴智慧城市评价标准

此次，博睿数据作为《政务APP技术指标评价规范》团体标准的制订牵头人，不仅为评价和优化政务APP提供了参考；同时，该规范也是“新基建”建设的重要根基，只有引入更全面、更高要求的指标规范，才能够确保“新基建”等政务信息化项目的质量与应用效果，从而塑造出行业的应用标杆，推动各地方对应主管部门进行标准应用和自我评价，最终服务于民生和社会。

正如博睿数据客户成功服务中心经理杨雪松所说，博睿数据主导制定《政务APP技术指标评价规范》，不仅基于博睿数据在数字用户体验监控的深厚技术基础，更是基于博睿数据在银行、保险、证券、运营商、国企等领域丰富的数字体验管理经验，将技术与经验应用在政务APP领域，用更加精准的客户数据帮助政务APP更好的服务百姓，让百姓在智慧城市建设中更有获得感，促进政务数字化转型。

对于《政务APP技术指标评价规范》出台的意义，北京中百信信息技术股份有限公司高级工程师、副总裁卢学哲表示，智慧城市是建设数字中国、智慧社会的核心载体。在新型城镇化建设深入推进、“数字中国”战略持续实施，“双碳”目标贯彻落实及数字技术与实体经济深度融合的背景下，我国智慧城市建设已进入以人为本、成效导向、统筹集约、协同创新的新发展阶段，发展重心逐渐从满足政府管理需求向营造优质营商环境、构建可持续长效发展机制转变。

《政务APP技术指标评价规范》以政务APP应用场景为对象，紧扣“对内加快政府系统性、协调性变革，对外提升服务型政府的人民满意度”目标，聚焦在应用实效的技术指标，为评价政务服务绩效提供了可靠方案。

谈及《政务APP技术指标评价规范》的未来走向，中电福富信息科技有限公司政务事业部高级副总监、社会治理产业研究院研发中心总经理孟祥辉表示，政务APP作为智慧城市中政府与公众沟通交流的渠道、作为政府提供服务的载体，要从数据共享、业务协同、界面美化、体验友好等维度做好提升，填平不同地域、不同学历、不同年龄、不同职业之间的数字化鸿沟，更好的发挥政府在智慧城市管理和智慧社会治理中的作用，更好的为广大公众提供更加智慧化、人性化、持续完善和提升的政务服务。

同时，政务APP技术指标评价规范的编制和完善将是一个长期的过程，随着规范的运用和涉及评价的政务APP数量、范围的增加，规范也势必要随之更新、补充、完善，下一步也可以将政务APP评价中积累的理论、方法、经验，运用到商业APP的评价中去，在推动移动APP更加良性发展方面发挥重要的作用。

未来，博睿数据还将协同各方继续完善《政务APP技术指标评价规范》，力争将《政务APP技术指标评价规范》打造成国际标准的评价指标，持续助力数字化政务、智慧城市的建设和发展。

这代表着博睿数据的智能运维算法平台的产品能力全面性与完善性得到业界认可，同时代表着博睿数据AIOps系统和工具达到国内领先水平。

AIOps将赋能运维，带给用户全新的体验

近10年来，云计算、大数据和人工智能等技术浪潮风起云涌，运维的价值逐渐显现，企业底层IT基础架构愈加复杂化，软件规模量级提高，原来的传统运维方式已经越来越跟不上时代的步伐，此时AIOps应运而生。

根据Gartner的阐释，AIOps通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量、种类和速度这三个维度不断增长的IT 数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

谈及AIOps的未来发展，博睿数据产品管理部高级总监孙丽表示，随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长等挑战，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

同时孙丽也强调，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以Metric和Log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，在孙丽看来，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

可以预见，在新技术的促进下，AIOps成为未来运维发展的趋势，是企业在运维（技术运营）侧的高阶实现。

将AIOps能力融入全栈监控产品线

作为领先的APM应用性能管理厂商，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，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运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

为AIOps行业的发展添砖加瓦

事实上，博睿数据能够得到如此认可，也并不意外。博睿数据很早就成立了AI算法研究部，不断加强产品根因分析能力和预测能力，并先后在北京、厦门、武汉等地设立研发团队，并与重点大学达成战略合作，通过共同的科研成果实现算法的升级创新。

未来，博睿数据将持续专注智能运维算法能力平台Swift-AI的研发，不断夯实在异常检测、故障预测、智能告警和根因分析的相关算法与能力突破。

孙丽表示，Swift-AI的能力引擎将赋能博睿数据全产品智能化的体验升级。基于博睿数据的一体化监控能力，可实现开箱即用的AI。客户无需投入较大的人力和时间在收集数据、准备数据、清洗数据上，我们的智能探针能力会根据AI引擎的需要，对Metric、Trace、Log以及相关的关联关系进行数据的智能化采集。基于高质量Telemetry data和强大的算法模型，实现开箱即用且故障定位精准的AI体验，助力更多企业实现数字化智能化转型。

同时博睿数据将不断推进相关能力在技术和功能方面的打磨，致力于与业界携手推动AIOps等新兴领域的标准制定，共同推动行业进步，为AIOps行业的发展添砖加瓦。

具体到电商行业，伴随着互联网用户增速放缓，传统电商渠道流量红利触顶。电商企业流量竞争开始转变思路，不再依赖于行业宏观层面的用户数增加，而是更多关注视野之外的增量洼地挖掘与针对用户体验的精耕细作。电商平台吸引了用户大量时间与精力，在多领域和场景下介入用户日常生活与消费决策，用户体验价值不断凸显，用户开始要求更多元与严格的体验。

双十一作为互联网行业最早最大的购物盛宴，直播、秒杀、满减、定金，等各种手段层出不穷。但这些背后，用户体验都是重要的组成部分。因此，博睿数据基于阿里云ARMS云拨测产品，出品《双十一电商行业网站用户体验报告》，旨在与众多互联网从业者共同了解面对全球化营销以及大促带来的流量浪涌，电商行业各大玩家如何应对散布在全球不同地区与国家的海量用户，及时发现流量激增带来的用户体验与性能问题，

• 监测背景：

监测目标：国内及东南亚主流电商站点首页

监测时间：2021年11月10 00:00 -12日 23:59

监测工具：阿里云ARMS-云拨测，选择国内外主要省市移动、联通、电信接入Last mile节点

• 指标说明：
• 整体性能:从页面开始浏览到最后一包数据接收完成之间的时间间隔
• 首屏用时:从输入URL开始到页面已渲染区域高度大于等于指定高度的时间差，平台默认是600像素高。
• 可用性:执行监测任务的客户端对目标访问的成功率，可用性=有效监测次数/总监测次数*100%
• DNS查询用时:输入的域名转换成IP地址所需的时间
• 解析错误率:解析域名发生错误数占比，解析错误数/解析域名总数*100%
• 报告内容-国内电商

从整体趋势上来看，国内电商平台整体性能趋势平稳。整体性能方面，大部分电商均维持在9s以内。其中整体性能最高值13.214s，主要是 由于总下载字节数、平均页面体积较大。首屏用时方面，各厂商表现优秀，均在0.5s以内，客户可以快速浏览到页面内容。可用性方面，各 厂商均在99.9%以上，行业表现优秀。

三大运营商整体可用性良好，都在99.8%以上。首屏用时在把握0.5s以下，为用户提供了良好的访问体验。

从错误总结可以看到，各电商或多或少均出现了一些错误，电商错误主机、时间比较分散，属于正常网络抖动导致。

网络方面，部分厂商时延耗时较高，平均值超过了50ms，Tracert时延与跃点数也是最高的。 大部分厂商均在30ms以内表现良好;丢包率、查询耗时、解析错误率各厂商表现良好。

各电商三大运营商表现来看，DNS查询时间普遍控制在0.02s左右，丢包率控制在0.8%以下。

• 报告内容-东南亚电商

从时间趋势来看，五家海外电商测试期间的性能趋势表现平稳。首屏用时方面，除了个别厂商，大部分厂商控制在1.8秒以内，为用户提供了较为顺畅的体验。可用性方面，大部分厂商均保持99%以上。

丢包率与DNS查询用时方面，各厂商均表现良好。时延方面，大部分厂商均保持在100ms以内。

落地性能与体验优化的基本原则与流程 – 基础原则

可以看到各个厂商都在用户体验等方面进行了大量优化。那么，其他行业该如何优化自身的产品呢？在开始优化前，我们需要思考一个问题：如果网站性能与体验问题能在用户感知之前事先发现与修复，在研发交付过程中就进行回避或修正 ，是否能有效提升产品NPS甚至营收?以及我们是否能接受在那些会深远影响用户规模以及企业营收的问题出现之后再修复?而这就是性能 与体验优化的出发点。所以，这里有几个基础原则需要在落地开始前明确:

• 数据驱动原则:优化策略需要建立在准确的性能与体验数据上，确保最终用户体验以及优化收益可被量化。
• 尽早尽快原则:尽早发现未暴露的问题，减少对用户体验的持续影晌。发现问题后，尽快解决主要问题，降低影响程度。
• 最佳收益原则:产品不同生命阶段需要平衡性能体验与产研效能，优先选择当前时期最简单、性价比最高的优化方案。
• 单元化原则:由于不同组件都会对性能与体验造成影响，因此需要从前端到后端逐层剥离，相关组件、模块进行单元测试，确定关键优化目标。
• 持续优化原则:性能与体验优化并非一劳永逸的工作，需要产品在迭代的过程中不断发现问题优化问题，并在这一过程中防止性能与体验退化。

落地性能与体验优化的基本原则与流程 – 团队建设

在了解基础原则后，我们就可以开始组建性能与体验优化团队，该团队可以是实体架构团队，也可以是虚拟团队，但这其中都需要拉通不同 研发职能的同学，这其中包括:

• 产品运营:用户以及运营角度设计优化用户流程路线，为工程师提供用户场景解读，帮助工程师快速理解业务。
• 架构师:通过优化系统架构解决性能瓶颈，提升服务执行效率。
• 前端工程师:通过迭代前端逻辑和代码，提升前端程序执行效率。对前端性能数据进行收集和分析。针对与竞品进行评测，提出针对性 竞争优化策略。
• 后端工程师:针对影响性能的组件、模块、接口进行持续迭代。
• 运维工程师:分析系统运行状况以及资源使用效率情况。对IDC、CDN以及云服务等基础资源进行性能测试，确保产品的高性能与高可用。

在构建出性能与体验优化团队后，可以着手实际落地，在实践过程中我们需要遵循「监控-分析-优化」的迭代循环并在每个部分中完成多个 对应动作，从而推动优化落地。

落地性能与体验优化的流程 

Step 1:通过监测全面评估自身产品及竞争对手在不同使用环境下的性能与用户体验的数据表现。

不管是自建，还是第三方工具都不可或缺。分析优化的前提是具备足够数据支撑我们进行分析与决策。通过监控工具去获取竞争对手的数据，会获得更具参考价值以及针对性优化方案。最后，在优化后持续监测去检查优化方案效果。在建立监控后，优化团队不必不急于开展优化，掌握数据定位短板是首要任务，体系化性能与体验监控机制将所有环境下的性能事件采集汇总，在数据基础上设定优化目标。确保在整个优化体系初期就建立持续、透明的性能与体验监控机制。

Step 2 通过分析来评估网页/应用/网络等部分的性能，为优化及资源投入提供依据，并针对故障以及瓶颈进行预警、报警。

• 定位异常及瓶颈:针对性能与体验数据，需要分析出影响性能的瓶颈位置，哪些方面需深入监测，收集并处理相关数据，以便优化方案设计。
• 优化方案设计:基于分析数据进行设计相关优化方案，并对所需的研发资源以及资源投入进行统筹评估。

定位异常及瓶颈与设计优化方案的投入都是围绕核心产品或者核心功能展开，力争在同业产品中性能与体验最优。与此同时，在这一过程中，注重沉淀总结性能分析和优化方法，有助于提高优化团队的工作效率，可以让不同产品线的研发团队都能从中受益。

Step 3 基于优化方案对网络、系统、前端、应用等不同环节、不同层进行优化。

• 优化方案实施:除了基于优化方案的代码以及逻辑优化外，需要针对可能的关联问题进行相关预案设计。
• 效果跟踪反馈:在优化方案完成后，需要利用A/B测试、拨测等不同方式，监测真实用户反馈并进行持续，以便追踪优化效果并挖掘关 联的瓶颈与异常。

产品优化永远不是一个团队的事情，因此与对应的产研团队充分沟通，充分配合是方案落地的大前提。

下载报告全文：https://www.bonree.com/bonree/pdf/report.pdf

北京博睿宏远数据科技股份有限公司（公司简称/股票简称：博睿数据，股票代码688229）十余年专注APM领域，已为超过2000余家大型企业提供专业数据服务。

长期以来企业短信市场一直缺乏客观的、可量化的服务质量监控手段，用以衡量真实用户在短信服务上的体验，如是否收到短信，是否能在较短时间内收到短信等等。为了解决这一问题，博睿数据依托先进的测评技术及丰富的行业经验，将从2021年8月开始构建中立、客观、公开透明的监控短信服务质量的云短信排行榜单，助力企业轻松掌控短信服务质量与提升用户体验。

本排行基于Bonree Net短信网关监测产品的监控数据，定期输出评测报告，致力于解决当前企业面对诸多短信供应商无法迅速选型，对于已有供应商短信服务的到达率、整体性能、到达时延等数据缺乏有效的监控手段等痛点问题，帮助企业预先感知+实时监测短信服务质量，助力短信服务问题的解决方式从被动通知向主动感知转变，及时调优短信策略，极大程度上保证精准量化企业短信的服务质量与用户体验。

评测说明

 【评测工具】Bonree Net短信网关监测产品，基于博睿数据的WAP会员能力，提供遍布全国各省市的10000+稳定在线的真机短信监测节点，在相同的测试环境下创建短信监测任务，从真实用户角度感知业务应用体验。

【评测对象】 本报告共选择了7家国内主流云提供商的短信服务，最终确定6家提供短信服务的主流云厂商：阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、金山云、UCloud。其中，京东云短信服务因API调用方式相较于其他云厂商更复杂，适配难度较大，未进行适配，因此本次未纳入评测。

【评测周期】2021年8月

【评测范围】综合了移动、联通、电信三大运营商，以及青海、山东、内蒙古、宁夏、福建、江西、新疆、上海、天津、广东、甘肃、辽宁、云南、浙江、海南、广西、河北、吉林、江苏、山西、北京、四川、陕西、湖北、安徽、河南、黑龙江、贵州、湖南29个省级行政区维度数据。

【评测内容】从到达率和整体性能两大项进行评测。

注：本次评测中Bonree Net与各云厂商对于短信到达的定义不相同。云厂商将短信网关接收到短信到达回执定义为短信到达，而Bonree Net站在终端用户角度，将真实手机监测点实际接收到短信定义为短信到达，如短信网关显示发送成功，实际手机未收到或者手机将收到的短信进行了骚扰拦截，在博睿数据报告中均定义为未收到短信。

以下为Bonree数据研究中心发布的《2021年8月云短信排行评测报告》：

此报告综合了18166份手机真机短信监测节点数据，反映了各短信运营商在短信到达率以及整体性能综合实力上的排行。

短信到达率排行榜

在2021年8月短信到达率排行榜中，总体到达率平均值为92.59%，其中腾讯云、华为云、金山云位列前三。

短信整体性能排行榜

1、整体性能

在2021年8月短信整体性能排行榜中，整体性能均值12.937s，其中UCloud、腾讯云、华为云位列前三。值得一提的是，UCloud虽然在到达率排行榜上表现不佳，但其整体性能却表现出色，在三千多份样本数据中，其整体性能均值能达到10.482s。

1. 网关处理耗时

在2021年8月短信网关处理耗时排行榜中，网关处理耗时均值为0.109s，其中百度智能云、金山云、UCloud位列前三，并且百度智能云、金山云的网关处理耗时均在0.05s之内，短信服务响应十分迅速。

2、短信送达耗时

在2021年8月短信送达耗时排行榜中，短信送达耗时均值为12.288s，其中UCloud、腾讯云、华为云位列前三。

总结

总体来说，在2021年8月云短信评测中，腾讯云、华为云在云短信服务整体上表现优异，无论是在到达率还是整体性能上，都名列前茅；UCloud虽然在到达率上表现不尽人意，但是在整体性能上表现亮眼。

【各榜排名情况】

该榜单是以到达率为排序关键指标，到达率相同的将按照整体性能指标进行排序。

想看“Bonree数据研究中心”发布的更多排名？请通过官网查询https://www.bonree.com/index.html。

指标释义

• 整体性能：从Bonree Net（短信任务服务）向短信网关发出请求开始，到真实手机监测点接收到短信为止的总耗时。
• 短信送达耗时：从短信网关将短信发出开始，到真实手机监测点接收到短信为止的耗时。
• 网关处理耗时：从Bonree Net（短信任务服务）向短信网关发出请求开始，到Bonree Net（短信任务服务）收到短信网关的响应为止的耗时。
• 到达率：执行监测任务的真实手机收到短信的成功率。到达率=有效监测次数/总监测次数*100%。

总监测次数：Bonree Net（短信任务服务）向短信网关发出1次短信发送请求记为1次监测。

有效监测次数：Bonree Net（短信任务服务）向短信网关发出1次短信发送请求600秒内，真实手机监测点接收到该短信记为1次有效监测。

本次发布会汇集了华南地区近150位来自金融、交通、能源、互联网、制造业等行业代表，南方航空信息中心电商研发部副经理方嘉鑫、方圆集团数字化管理中心运维总监郑明武作为客户代表现场分享了博睿数据“数据链DNA”在行业中的实际应用案例。

　　博睿数据战略升级发布会广州站现场

　　满足用户体验高要求，需要有“温度”的技术

博睿数据服务可达的“数据链DNA”，不仅帮助企业客户应对新时代对应用可用性、用户体验的高要求，也在稳定可靠和灵捷快速之间取得相对平衡，从而加快数字化转型。

南方航空信息中心电商研发部副经理方嘉鑫表示，“打造旅客美好出行体验，既要有丰富的业务内涵，还需要有温度的技术。”

　　南方航空信息中心电商研发部副经理方嘉鑫

　　方圆集团数字化管理中心运维总监郑明武指出，“IT智能运维赋能地产行业新拐点、新机遇，推动产业革新和升级。”

　　方圆集团数字化管理中心运维总监郑明武

　　“数据链DNA”打通从代码到用户全路径的创新理念

“数据链DNA”是国内首倡的，打通从代码到用户全路径的创新理念。基于博睿数据已有的产品跟技术再升级，提出的创新型组合，也是博睿数据的优势所在。

博睿数据COO吴静涛在阐述数据链DNA时表示，“通过数据链DNA，来真正实现应用可用到服务可达的过度，建立以用户为中心的服务可达能力的监控和评估体系，提升自动化运维能力，全面提高用户体验，加快数字化转型。”

　　博睿数据COO吴静涛

　　“数据链DNA”中的“DNA”为支撑这一理念的多种技术和产品的集合，包含了：DEM——用户数字体验管理，包含客户端App体验监控、浏览器体验监控、小程序体验监控、浏览器拨测和手机拨测等一系列技术。

博睿数据资深技术总监常旭表示，“相较以往以应用为中心的运维理念，服务可达，体验为先实际上是以客户为中心，让企业运维人员走出数据中心，站在客户的视角实现全数据链的性能和服务品质的运营，真正达到‘急客户之所急’的服务品质。”

　　博睿数据资深技术总监常旭

　　NPM：网络性能监测和诊断，通过网络嗅探、BigIP大数据引擎、Nginx Telemetry等技术，从业务、应用、系统、网络、硬件几个维度分析诊断，实现网络传输的路径发现，异常发现，故障发现。

博睿数据架构师徐驰指出，“NPM作为代码到用户全数据链的神经中枢，是实现DEM用户侧与APM应用侧数据的关联与打通的关键，通过ML与AI赋能异常检测与根因诊断，保障云时代业务通讯的可靠性及连续性。”

　　博睿数据架构师徐驰

　　APM：应用性能管理，通过字节码注入和微服务探针，无需应用代码变更即可实现对代码运行效率、SQL调用效率、PaaS API调用逻辑追踪，以及微服务的性能监控。

博睿数据技术总监吴亚昆说，“强大的调用链追踪能力、完善的性能数据运营能力、详细的日志记录能力将是支撑以服务可达为目标的重要基石。”

　　博睿数据技术总监吴亚昆

　　一体化运维平台最大化IT运维管理效率

智能运维绝不仅局限于技术或产品，更是一种理念和策略。智能运维当以数据为基础，以监控为预警，以自动化为导向，以流程为管理，以算法为支撑，以可视化为辅助。博睿数据一体化智能运维平台为门户及现有场景的运维管理工具和管理体系，赋予了统一数据管控能力和智能化数据分析能力，全面提升运维管理效率。

博睿数据产品总监魏春兵表示，“博睿数据一体化智能运维平台，以CMDB为核心构建运维场景自闭环，涵盖综合监控、运维流程、运维自动化、数据智能分析等功能，能够让用户轻松构建一体化智能运维体系。”

　　博睿数据产品总监魏春兵

　　一体化数据中台赋能企业数字化转型

在企业数字化转型的浪潮中，精细化运营愈发被关注。其中，运维部门维护系统健康状态，保障企业服务的稳定性，提供强有力的运营支撑是重中之重。建立一体化的数据中台，提供可视化、灵活易用的方式，满足业务部门敏态业务的需求，是众多企业数字化转型的当务之急。

博睿数据DataView就是解决企业面临的如上挑战，专门打造的运维数据中台建设方案。博睿数据架构师张冲指出，“通过对多源数据的融合打通，实现代码到用户的全数据链分析，最终全面释放数据价值。”

　　博睿数据架构师张冲

　　博睿数据2021年战略升级发布巡展——广州站的圆满成功，标志着博睿数据服务可达的“数据链DNA”理念的又一次升华，进一步提升了博睿数据在APM市场的技术和行业领导力，从而助力企业在未来的数字经济浪潮中不断提升用户体验，成为企业增强市场竞争力的新引擎。

【博睿数据CTO孟曦东作为评估发起人发言，并与SEI主任评估师Mira Culley就CMMI5级认证和改进进行了充分沟通】

CMMI全称Capability Maturity Model Integration，即“软件能力成熟度模型集成”，是国际公认的衡量软件开发过程成熟度和过程规范性评估标准，由美国卡内基梅隆大学的软件工程研究所（SEI）创立。在过去的十几年中，对全球的软件产业产生了非常深远的影响。CMMI共有五个等级，分别标志着软件企业能力成熟度的五个层次。从低到高，软件开发生产计划精度逐级升高，单位工程生产周期逐级缩短，单位工程成本逐级降低。据SEI统计，通过评估的软件公司对项目的估计与控制能力约提升40%到50%；生产率提高10%到20%，软件产品出错率下降超过1/3。

对一个软件企业来说，达到CMMI2就基本上进入了规模开发，具备了一个现代化软件企业的基本架构和方法，具备了承接外包项目的能力。CMMI3评估则需要对大软件集成的把握，包括整体架构的整合。一般来说，通过CMMI认证的级别越高，其越容易获得用户的信任，在国际、国内市场上的竞争力也就越强。因此，是否能够通过CMMI认证也成为国际上衡量软件企业工程开发能力的一个重要标志。CMMI5级是当今世界软件能力成熟度难度最大、等级最高的评估，通过该评估即代表软件企业的软件能力成熟度达到了最高级别。

CMMI5的评估认证通过，标志着博睿数据在软件能力成熟度模型中已达到最高级，在软件研发水平和管理质量跻身全球软件业先进水平，与国内外超一流科技企业站在同一起跑线。

博睿数据一直遵循CMMI模型的软件研发管理理念，将通过CMMI最高等级认证作为努力的方向。博睿数据于2018年通过CMMI3级认证后，便正式启动CMMI5的导入工作。公司领导层高度重视过程改进工作，从相关部门选拔骨干人员成立了EPG（工程过程组），为软件能力的改进打下了更为坚实的基础。经过4年不断的投入资源，以及各部门同事共同努力，博睿数据形成了一系列正式的规范，涵盖公司产品研发、质量管控、人力资源管理等多项工作内容，并在Bonree Server、Bonree Browser、Bonree DataView、Bonree SDK APP等多个项目的试点中取得了预期的效果，建立了一套符合公司研发特点的过程管理体系。

未来，博睿数据将继续发挥自身的技术优势，把CMMI5评估认证的相关标准应用到每个项目中，在高成熟度的体系框架下，不断提升产品创新与开发能力，构建系统化服务能力，为客户提供更成熟更优质的行业解决方案和服务，赋予行业发展新的动能。

博睿数据（股票代码：688229，下文简称博睿数据）每月持续发布《券商App行情刷新及交易体验评测报告》，此报告不以排名为目的，重在以客观公正的技术数据量化券商App性能指标，帮助券商做到知己知彼，优化用户体验，提升整体竞争力。

实际来看，App行情刷新速度及交易体验会受到所在地各种因素影响，博睿数据选取北京、上海、深圳三地作为评测地点，本报告仅呈现三地综合评测结果，欲了解北京、上海及深圳各地分榜单，请与我们联络。

评测目标：A股上市券商37家

测试周期：2021.05.01-2021.05.31

测试场景：行情刷新速度及交易性能

评测工具：博睿数据独家产品Bonree Stock，测试北京、上海、深圳相同环境中不同股票交易App的大盘和个股数据响应速度，量化券商行情和交易数据，真实反应用户体验。

2021年5月

上市券商App行情刷新速度评测综合榜

在2021年5月行情刷新速度综合评测中，国泰君安证券再夺榜首，兴业证券及光大证券位列第二、三名。这也是连续第三个月，综合榜前三名保持不变。

总结国泰君安稳居榜首，前三名位次不变

在2021年5月行情刷新速度综合评测榜单中，37家上市券商整体表现稳定。其中，国泰君安证券稳居榜首，兴业证券及光大证券位列第二、第三名，前三名券商与3月、4月保持一致。

2021年5月

上市券商App交易性能评测综合榜

在2021年5月上市券商App交易性能综合评测中，国元证券蝉联榜首，兴业证券及长江证券位列二三。此外，本月A级券商共计13家，较上月减少1家。B级券商11家，C级券商3家，D级券商1家，E级券商2家。

总结

1、A级券商共计13家，国元证券蝉联榜首

本月A级券商共计13家，较上月减少1家。其中，国元证券蝉联榜首，兴业证券和长江证券位列第二、三名。

13家A级券商分别为：国元证券、兴业证券、长江证券、国金证券、中泰证券、国信证券、中信建投、方正证券、国泰君安证券、山西证券、光大证券、安信证券、财通证券

2、5家券商优势未能保持，评级下降

本月5家券商评级下降：

A级到B级：华西证券

B级到C级：西南证券

D级到C级：华安证券

D级到E级：华泰证券

B级到E级：中原证券

指标说明：

行情刷新速度

行情刷新速度根据SQE指数来进行排序，SQE指数也即行情体验指数（Stock Quotations Experience Index），是衡量各券商的行情数据推送实时性的指标，行情体验指数大的券商（该指数在0-1之间），数据时效性高。

SQE指数的计算方式为：按一定周期（默认为1s）内各家券商最新行情，以【成交额】指标进行从大到小排序，如果同一次数据对比成交额相同，则根据【标准时间】进行二次对比，得到相应的权值T，排最前者本周期权值为1，其他依次递减0.01，即SQE=T*T，即取T的平方做为本周期的SQE。

三个因素影响券商App行情刷新速度：

1.券商行情机与行情源同步是否足够及时，内部加工处理行情的效率是否高效；

2.各券商使用的接入线路品质的差异，如各地域运营商下的终端用户到券商行情机之间网络链路质量情况的好坏，高时延和丢包等情况都直接影响行情数据到客户手机的延迟；

3.App端行情拉取机制的差异。

交易性能

交易性能测试遵循“四同”原则，即同款手机设备、同接入网络、同时间基准、同测试标的（同指数或同股票）。在每日固定的三个时间点（9:30、10:00及13:00），在北京、上海、深圳三地的实验室中的大量真实手机设备上，同时发起委托、撤单等交易关键操作，并通过对本地网络报文数据及App内存数据的结合分析，准确获取撤单上报耗时、撤单成功率等指标，通过预先设计的抛物线模型打分公式对三个时间点交易性能进行综合评分，按照分值划分A\B\C\D\E五个交易性能等级，A级最佳。单时间点得分满分200分，全天三次总分数超过590分，即为A级。

交易性能的优劣主要从两方面进行考量，即交易操作的响应时延和交易操作的成功率。因此，我们目前参考的权重指标即撤单上报耗时、交易操作是否成功两项。撤单上报耗时越小，撤单成功率越高，则用户体验越佳，性能得分也越高。

 

四大时刻影响交易性能：

T1：用户点击撤单弹框确认按钮的时刻；

T2：App网络层真实发出撤单上报请求的时刻；

T3：App网络层接收到响应报文首包的时刻；

T4：App本地接收完响应报文并将其构造为程序中对应对象的时刻。

每两个相邻时刻相减得到的阶段耗时代表不同影响因素，这四个关键时刻的明细数据可以为券商优化交易操作相应性能指明方向，是各大券商IT技术团队进行用户体验优化的重要依据之一。

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如您对内容有问题，请联系微信：7281670

博睿数据作为一家耕耘APM(应用性能管理）十三年的技术领导厂商，在热潮翻涌、新机频现的数智化时代，如何整合自身优势，为传统企业数智化转型提供智能运维等服务？其在信创领域又有哪些布局？

2021年5月27日，博睿数据在北京召开“服务可达 达者为先·博睿数据2021年战略升级发布巡展”。战略发布会上，博睿数据向业界正式推出“服务可达的数据链DNA“全新的IT指标体系。

传统行业客户更需要一体化解决方案

在谈及这一全新的IT指标体系时，博睿数据CEO冯云彪坦言，博睿数据从成立到现在，服务产品线比较丰富，技术积累做得也还不错，为什么在这个阶段提出数据链DNA概念。因为早期博睿数据的客户主要集中在互联网行业，互联网客户的特点是本身IT能力很强，他们往往集中在一些局部需求上。从15年开始，博睿数据开始往非互联网的传统行业、金融行业等领域拓展。非互联网行业的客户的需求是能够提供更专业化一站式解决方案，而不是只提供一个产品。

冯云彪描绘博睿数据的战略目标是“随着数据链DNA战略的发布，在未来一段时间，将持续把解决方案不断的在传统领域的客户中深入推广；能够让它支持更多上游企业的产品，我们也会把自己更多产品线叠加进去。从而能够提供一体化的整体解决方案。”

博睿数据成立于2008年，其第一个明星产品为Bonree Net。当时在行业内率先实现海量复杂频率监测任务多地区运营商智能分发技术；自研函数调用拦截分析引擎，并基于此突破IE全版本网络性能数据采集技术；自研实现复杂Web事务流程录制器的开发及性能数据采集技术。

2011年，随着中国移动互联网浪潮的蓬勃发展，博睿数据率先实现海量复杂频率监测任务多地区运营商智能分发技术，独家推出手机端APP主动式性能监测产品 — Bonree APP，业内率先支持IE 11浏览器的网络性能数据采集技术，率先支持基于HLS协议的流媒体播放性能及用户体验监测技术。

2015年，代表APM核心监控能力的Bonree Server 产品正式上线，Bonree Server 产品率先支持C/C++后台服务应用性能数据采集分析技术。

此后，博睿数据技术产品能力进一步迸发，先后自研推出大数据在线分析引擎 — Bonree OLAP Engine，独家推出流式大数据引擎框架 — Bonree Ants，基于机器学习技术，在主要产品线实现动态基线和异常检测算法。

2019年，随着Bonree DataView 可视化产品正式发布,创造性的实现多数据源海量数据的统一存储和在线分析，智能运维管理迎来新变革。

2020年，作为国内A股市场上的“APM监测第一股”，博睿数据成功登陆科创板。

早期，博睿数据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。到现在，博睿数据已经形成了DEM（用户数字化体验管理）、NPMD（网络性能管理）、APM（应用性能管理）全链路一站式解决方案。

服务可达的数据链DNA

在博睿数据COO吴静涛看来，市场上95后逐渐成为了消费市场的主力。从小生活条件优越的 Z 世代，有着巨大的消费潜力，他们更加渴望自由而弹性的生活，特别是对在线服务的可用性和体验的要求极高。这倒逼着从过去20年里是以应用为中心构建了所有的IT体系，包括整个数据中心的建设、运维体系等需要转变到以用户为中心的IT体系。从“应用可用“到”服务可达“迫在眉睫。

博睿数据COO吴静涛

“服务可达的数据链DNA“为DEM、NPMD、APM的首字母缩写。

DEM（Digital Experience Management）即用户数字体验管理，包含客户端APP体验监控、浏览器体验监控、小程序体验监控、浏览器拨测和手机拨测等一系列技术。博睿数据的DEM基于用户会话的监控视角和分析模型，是国内DEM领域监控工具中独家具备了用户会话及全量访问事件的监控和分析能力的产品。

NPMD（Network Performance Monitoring and Diagnostics）即网络性能监测和诊断，通过网络嗅探、BigIP大数据引擎、Nginx Telemetry等技术，从业务、应用、系统、网络、硬件几个维度分析诊断，实现网络传输的路径发现，异常发现，故障发现。

APM（Application Performance Management）即应用性能管理，通过字节码注入和微服务探针，无需应用代码变更的情况下实现对代码运行效率、SQL调用效率、PaaS API调用逻辑追踪，以及微服务的性能监控。

相比其他领域的指标体系需若干年落地不同，博睿数据经过十三年的技术积累，在提出服务可达的数据链DNA 新IT指标体系的同时，已经可以快速落地实现。吴静涛称之为博睿数据“七种武器”。包括：

• 客户端:拨测/SDK/反嵌JS通过浏览器和手机真机APP拨测, 客户APP的SDK嵌码, Browser/H5/Webview监控,确保服务可达并提升用户体验；
• Edge/CDN节点:主动拨测:性能监控, 得到使用过程中的实际性能表现, 延迟和丢包作为选型依据和性能排查依据。
• 云服务:月报/定制测评通过每月对云服务商监控提供定期性能报告, 成为企业客户对多云服务的议价依据, 从而提升企业客户的实际服务能力和可用性
• 门户:页面/首屏加载分析信创环境和传统环境的灰度性能分析; 提供专业建议, 来提高体验, 避免劫持, 从而提高可用性
• 网络:NPM网络性能管理实时流数据抓取分析技术, 实时流数据路径判断, 快速发现和排除网络上的节点故障, 
• PaaS平台/API:ADT应用深度追踪调用逻辑的自动拓扑可视化, 快速发现API服务异常, 重载过库攻击等现网环境风险；
• 代码/DB:APM应用性能管理通过字节码注入, 无需开发变更, 现网实现对代码执行, SQL调用效率的监控, DevOps的必备技术, 也是提升信创平台应用性能的利器。

客户在取得了不同环节的体验数据, 网络数据和代码执行效率数据后 ,需要通过 DataView 的大数据平台实现信息整合 , 和特征关联 . 实现对 VIP 用户访问的访问过程全栈溯源 , 提升用户体验 ; 同时实现机器学习后的智能基线 , 智能警报 ; 再通过 AI 人工智能实现根因分析 ,提出解决建议和方法 , 甚至通过 API 调用验证过的预配置 , 实现一键变更和一键割接。

谈到博睿数据与其他大数据平台的不同点时，吴静涛表示博睿数据能够深挖应用场景，运用实时流数据的Telemetry data实现信息整合、特征关联和业务洞察，实时数据是制胜的关键之一。

积极参与信创生态建设

在中国的数字化进程中，信创产业正如火如荼发展，国家给予了各种政策扶持。信创产业是国家数据安全、网络安全的基础，也是“新基建”的重要内容。

博睿数据CEO冯云彪在接受199IT采访时表示，博睿数据从2019年开始关注信创领域。目前已通过并正式加入了信创工委会，今年上半年开始展开工作，第一季度博睿数据正式成立了信创专属部门。因为信创产业已经开始向金融和一些企业化方向过渡，博睿数据在信创里面也找到了上下游合作伙伴，包括一些大的集成商，还有一些小的基础应用提供商。

博睿数据CEO冯云彪

冯云彪介绍目前的一些进展时表示，当前博睿数据在做基于国产CPU和操作系统的一系列的测试工作，待完成后也会与生态伙伴互认证，签订战略合作。

“我们希望首先从生态合作的角度，把生态链企业的适配工作做好，还有在信创工程汇总涉及到的硬件、操作系统等必要要做的软硬件，我们也都会去做。按照主管部门指导，也会完成相关的测试工作。在这过程当中也会有一些国家级的信创项目，我们都会积极参与。“

在谈到在信创生态里的作用和价值时，博睿数据CTO孟曦东认为国家正加速迈进创新型国家前列，在这一发展趋势中，博睿数据将起到一个非常关键作用是帮助上游和下游少走一些弯路，让他们更快速地发展，帮助客户看到系统中存在的问题和提供解决问题的服务能力。

博睿数据CTO孟曦东

在服务头部客户和信创领域的同时，博睿数据在中小客户的服务策略具有很大的灵活性。通过十几年对大客户的服务积累，塑造了博睿数据在行业里的龙头地位。在扩张的过程当中，中型客户和小型客户都有对应的服务和方案，提供了公有云SaaS模式，从以前单纯的软件购买方式转变为订阅式。目的在于服务的灵活性，把服务门槛降下来。

冯云彪表示更愿意在这个行业里面起带头和表率作用，“这将跟我们市场和企业地位相匹配。”

（博睿数据发布仪式）

2021年5月26日，由博睿数据举办的“服务可达 达者为先·博睿数据2021年战略升级发布巡展”北京站，在北京金茂威斯汀大饭店圆满举行！本次战略升级发布巡展不仅揭开了“数据链DNA”的神秘面纱，更紧扣IT运维发展脉搏，助力企业实现用户体验从“应用可用”到“服务可达”的跨越式进阶。

以用户为中心的“服务可达”IT运维体系

博睿数据COO吴静涛直言：“过去20年里都是以应用为中心构建了所有的IT体系，包括整个数据中心的建设、运维体系等。现在到了转变思路的时候了。”

（博睿数据COO吴静涛发言）

消费主体的变化更加速了这一思路的转变，与80、90后习惯于被动适应不同，Z世代对于产品的体验需求更多体现在定制化和个性化。在Z世代接棒“消费担当”的当下，探索用户体验，已经成为大多数企业的“必修课”。所以，仅仅围绕着“应用可用”的IT运维体系已经无法满足企业数字化转型中提升竞争力的需求。

从“应用可用”到“服务可达”，意味着主视角的颠覆转变。一个是从企业角度出发，而另一个是从用户的角度出发。这需要企业对用户层和业务层有更深入的了解。

从代码到用户全路径打通的“数据链DNA”

作为企业的决策者们面临的挑战在于，近年来随着新技术的不断兴起和发展，以及数字化转型步入深水区，企业需要变革传统IT基础架构的同时，也要不断扩展企业数据获取的触角。架构迭代，数据井喷，企业该如何在利用新技术驱动数字化转型的同时，不断释放应用、网络、数字体验的价值，成为了企业决策者们思考的主要命题之一。

企业的技术团队同样在技术演进的洪流中加速奔跑，云原生、容器化、微服务化、敏捷开发等等，软件定义一切让丰富的应用程序聚集在一起，这些组件可以位于企业的本地基础设施中，可以位于云上以微服务化在容器中运行，数据也来自应用程序、容器、Kubernetes、APP和边缘网络，甚至是某个API，而且这些应用支撑起了企业数字化转型的平台底座，任何的延迟、故障都意味着业务的无法满足。现代化的软件体系和架构为技术和开发团队带来高效、应用质量、易扩展性等优势的同时，也将不可预见的运维复杂性边界拓宽了。

在阐述“服务可达的数据链DNA”时，博睿数据COO吴静涛表示，“相较以往AIOps智能运维概念，服务可达的数据链DNA有着更加领先的含义，其可以打通从代码到用户（Code to Customer）访问的全过程，全数据链探知路径、性能和服务品质，形成一种创新的运维管理模型。”

这一全过程的打通，意味着企业能够多维度、更综合的利用数据，让用户所思更直观，运维管理更便捷，扩大数据本身价值，使其能够真正驱动决策。然而逻辑的不同、数据的多样性，以及微服务、容器等技术推动的现代化应用的发展，让这一过程变得更具挑战。这也是为什么至今只有深耕IT运维13年的博睿数据提出这一解决方式。

在会上，博睿数据华北区域售前总监张俊峰、博睿数据架构师徐驰、博睿数据架构师张冲及博睿数据产品高级总监孙丽，分别解读了实现从代码到用户全路径打通的“数据链DNA”：

数据链DNA架构图

“D”——DEM（Digital Experience Management）：

用户数字体验管理，包含客户端APP体验监控、浏览器体验监控、小程序体验监控、浏览器拨测和手机拨测等一系列技术。博睿数据的DEM基于用户会话的监控视角和分析模型，是国内DEM领域监控工具中独家具备了用户会话及全量访问事件的监控和分析能力的产品。

“N”——NPMD（Network Performance Monitoring and Diagnostics）：

网络性能监测和诊断，通过网络嗅探、BigIP大数据引擎、Nginx Telemetry等技术，从业务、应用、系统、网络、硬件几个维度分析诊断，实现网络传输的路径发现，异常发现，故障发现。

“A”——APM（Application Performance Management）：

应用性能管理通过字节码注入和微服务探针，无需应用代码变更的情况下实现对代码运行效率、SQL调用效率、PaaS API调用逻辑追踪，以及微服务的性能监控。

7种武器提供完善“数据链DNA”技能 

为实现数据链DNA每个环节的可用，博睿数据还打造了七种武器：

• 客户端拨测/SDK/反嵌JS

通过浏览器和手机真机APP拨测,客户APP的SDK嵌码, Browser/H5/Webview监控, 确保服务可达并提升用户体验；

• Edge/CDN节点主动拨测

性能监控, 得到使用过程中的实际性能表现, 延迟和丢包作为选型依据和性能排查依据；

• 云服务提供月报/定制测评

通过每月对云服务商监控提供定期性能报告, 成为企业客户对多云服务的议价依据，从而提升企业客户的实际服务能力和可用性；

• 门户网页/首屏加载分析

信创环境和传统环境的灰度性能分析; 提供专业建议，来提高体验，避免劫持，从而提高可用性；

• NPMD网络性能管理

实时网络流数据捕获分析技术，实现流数据路径判断，快速发现和排除网络上的节点的通讯故障；

• ADTD应用深度追踪

调用逻辑的自动拓扑可视化，快速发现API服务异常，重载过库攻击等现网环境风险；

• APM应用性能管理

通过字节码注入，无需开发变更，在运行环境中实现对代码执行，SQL调用效率的监控，是DevOps的必备技术，也是提升信创平台应用性能的利器。

 数据洞察 统一智能运维平台Dataview

在采集到不同环节的体验数据、网络数据和代码执行效率数据后，最终通过一体化智能运维平台——Dataview，打破“监控孤岛”，进行信息整合、特征关联，把数据形成可视化信息，呈现在企业面前。

大会现场，中信建投信息技术部总监陶剑峰、51Talk音视频技术总监陈震为我们分享了博睿数据产品在实践中的表现和价值。

（中信建投信息技术部总监陶剑峰发言）

中信建投信息技术部总监陶剑峰称，博睿数据产品帮助管理者从崩溃率、网络性能、用户会话健康度等指标进行用户性能体验KPI建设，促进客户端性能优化。

（51Talk音视频技术总监陈震发言）

51Talk音视频技术总监陈震则表示：博睿数据产品完整重现用户使用APP的全部过程，能够精准定位故障发生原因，提升用户体验和业务效果。

“数据链DNA：，正如本届战略发布会主题“服务可达，达者为先”所传达的核心思想一般，帮助企业实现从用户角度出发，最终落实于服务体验，是提升企业竞争力、维持企业高质量发展的一大利器。博睿数据在国内率先提出这一理念，不仅在竞争激烈的APM市场中树立了新的标杆，其所倡导全新IT运维体系为企业通过数字化转型驱动“数字经济”开辟了新路径。用行动向我们诠释了“让IT运营更智能”的品牌理念。

Gartner 预测，到2024年，将有 30% 的企业会通过可观测技术来提升数字化业务的运行性能，相比2020年的10%提升了 3倍。2023年，全球可观测市场规模预计将达到 164.94亿美元。

博睿数据CEO冯云彪出席签约仪式并表示，可观测市场不断增长，带来的不仅是机遇，同样也带来了更多挑战。企业对于可观测的视野不再局限于应用程序，而是需要从全局的角度洞察混合IT基础设施、数据源、网络、云和边缘端的应用状况，更加主动化、自动化和智能化地提升企业运维的效率。企业不仅仅需要应用的高可用，更需要数字化转型发展所带来的用户体验升级。2021年，针对企业不断深入的数字化转型需求和技术架构演进，博睿数据创新的提出了“服务可达的数据链DNA”模型，这一模型通过对现有APM行业技术产品的创新性整合，帮助企业定位分析自身在“云、管、边、端”的全数据链性能问题，迅速从“应用可用”更新迭代至“服务可达”。

此前，阿里云发布云原生合作伙伴计划，通过云原生技术和产品帮助伙伴的产品和解决方案技术换代、架构升级，让伙伴更加聚焦于自身业务优势，发挥“长板效应”。今年，云原生合作伙伴计划进一步升级，博睿数据成为首批与阿里云签订云原生核心合作伙伴计划的企业之一。双方将继续加大在云原生可观测领域的合作，助力企业高效运维、智能运维。

合作升级，解决企业在云原生时代的运维痛点

随着微服务、容器化的兴起，云原生带来的应用复杂度呈指数级上升。企业对于系统可观测能力提出更高的要求。阿里云构建了覆盖应用全栈的统一可观测产品 ARMS3.0，核心优势如下：

（1）全栈统一数据

• 全栈数据：唯一覆盖应用全链路上各种阿里云服务的可观测数据，默认支持40+种云服务、30+应用组件、20+应用框架。
• 开源友好：支持主流开源可观测标准数据接入，包括OpenTracing、OpenTelemetry和Prometheus。

（2）智慧可观测大脑

• 智能分析：实时关联分析各种可观测数据，支持80+种异常场景的自动发现和诊断，快速发现异常，定位根因。
• 低成本：独特的预聚合、边缘端计算、冷热数据分离技术，利用云平台规模效应有效降低TCO。

（3）云服务联动问题闭环

• 云运维CloudOps：联动阿里云上弹性扩缩容和各PaaS平台能力，针对发现的问题快速恢复形成应用自愈。
• 钉钉运维ChatOps：打通钉钉协作平台形成问题跟踪处理闭环。

近日，Gartner 发布了《2021 年 Gartner APM 魔力象限》，阿里云成为国内唯一入选的云厂商，其产品能力和战略愿景获得 Gartner 分析师高度认可。

Gartner 评价阿里云 APM：

• 中国影响力最强：阿里云是中国最大的云服务提供商，阿里云用户可以使用云上监测工具来满足其可观测性需求。
• 开源集成效果显著：阿里云非常重视将开源标准和产品（例如 Prometheus）集成到其平台中。
• 具备成本优势：与在阿里云上使用第三方 APM 产品相比，阿里云 APM 产品具有更高的成本效益。

云拨测是一款博睿数据与阿里云合作的SaaS化产品，可以针对互联网应用（Web页面、网络链路等）进行应用性能和用户体验监测的服务，无需嵌码即可为云上用户提供开箱即用的企业级主动拨测式应用监测解决方案。云拨测可以迅速定位目标应用性能问题的受影响范围及其根本原因，从而精准解决IT问题，提升企业服务质量。云拨测发布2个月内服务了1000+企业用户，累积拨测超过1亿次。

云原生可观测为企业数字创新保驾护航

阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，阿里云拥有国内领先的云原生技术、丰富的云原生产品家族，其云原生技术和产品能力多次通过全球权威机构最高等级测评。同时，阿里云一直致力于回馈社区、积极拥抱开源，是国内在云原生领域开源贡献最全面的科技公司。

在云原生时代，阿里云云原生可观测产品致力于为企业数字创新保驾护航。ARMS 帮助核桃编程减少30%运维工作量，缩短了60%的故障定位平均耗时，极大地提升了用户体验，助力核桃编程建立口碑；畅捷通采用阿里云ARMS，定位系统故障源以及性能瓶颈工作量降低50%，应用得以快速推向市场；完美日记利用性能测试PTS和ARMS预判系统整体业务承载能力和阿里云容器服务ACK的弹性扩缩能力，节约服务器成本 50% 以上；同时建立了常态大促保障机制，做到大促常态化稳定。

强强联手，合力推动企业智能化运维落地

博睿数据作为全球APM技术领导者，是一家同时具备强大APM背景和强大数据分析/AI能力的厂商。博睿数据利用大数据和机器学习技术构建的先进智能运维监控能力，可基于自身的通用性，满足最为广泛的用例，有效控制企业成本，确保数字化业务平稳运行。

博睿数据CEO冯云彪表示，加入阿里云云原生合作伙伴计划，看重阿里云在云原生领域的战略视野和布局。本次成为阿里云云原生核心合作伙伴，希望在未来不断夯实双方的合作范围和深度，把引领业界趋势的产品和技术带给企业，同时为企业提供更加丰富的基于阿里云ARMS3.0的优秀解决方案，解决企业在数字经济时代的运维难题。

“可观测是云原生发展的重要动力，”阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示：“博睿数据是阿里云云原生核心合作伙伴，未来，阿里云将与更多合作伙伴一起，发挥生态优势，为客户在云原生时代的资源弹性、系统稳定、应用敏捷、业务智能、安全可信创造更大的价值。”