データ月 2026-08
Estuary
estuary.dev
Estuary
Estuaryestuary.devリアルタイムデータとAIのためのデータ移動プラットフォーム。
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AlphaMoatによると、2026年8月のEstuary(estuary.dev)の月間訪問数は83,307(前月比 +18.7%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中4,005位、プログラミングでは1,769件中479位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の40.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
8.3万+18.7%
総合順位(17,424件中)
#4,005
プログラミング内の順位(1,769件中)
#479
最大市場
アメリカ合衆国40.6%

Estuaryとは

製品概要

Estuaryは、CDC(変更データキャプチャ)・ストリーミング・バッチETLをサポートするエンタープライズグレードのリアルタイムデータ移動・同期プラットフォームであり、企業がAIと分析のための完全管理されたリアルタイムデータパイプラインを構築することを支援します。パイプラインは数分で始まり、データレイク・データウェアハウス・リアルタイム分析シナリオをつなぎます。

主な機能

リアルタイムデータ配信・バッチ統合・データ変換・CDC。自律型データパイプラインのためのAIデータ統合とAgent Skills。200以上の完全管理コネクタとApache Iceberg・Kafka・Snowflakeなどとの統合。パブリッククラウド・プライベートクラウド・BYOCのデプロイオプション。金融・サプライチェーンロジスティクス・マーケティング・eコマース・ヘルスケアのソリューション。

ビジネスモデル

利用量ベースの階層別価格です。無料のDeveloper階層(月額最大10 GBまで)。Cloud階層は$0.50/GBに加え$100/コネクタ(30日間の無料トライアル)。見積もりには$50および$1,000のクレジット階層に言及。エンタープライズはより大規模な利用とより良い割引を含み、年間契約または営業への問い合わせが必要です。

12か月のトラフィック推移

カーソルを合わせると月ごとの値を表示
最新 8.3万前月比+18.7%
-3万6万9万26-0626-07
月月間訪問数前月比
2026-066.7万—
2026-077万+5.3%
2026-088.3万+18.7%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
アメリカ合衆国
33,84840.6%
オーストラリア
5,2456.3%
南アフリカ
3,9374.7%
インド
3,2984.0%
ナイジェリア
3,1993.8%

プログラミングの人気プロダクト

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Guardio
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5242.1万
-7.7%

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3367.8万
-0.6%

自然言語でアプリやWebサイトを素早く構築

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Cursor
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2252.9万
+3.3%

デスクトップ・ターミナル・クラウドで協働開発するソフトウェアエージェント

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opencode
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1674.9万
+44.5%

任意のモデルを接続し端末・IDE・デスクトップで動くオープンソースのコーディングエージェント。

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Netlify
netlify.com
1602.6万
+8.9%

AIまたはコードからWebサイトとアプリを即座に構築し配備

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Google Antigravity
Google Antigravity
antigravity.google
1399.2万
-3.1%

ローカルのコーディングエージェントを並列管理する開発司令センター

+ 比較

よくある質問

Estuaryの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のEstuary(estuary.dev)の月間訪問数は83,307(約8.3万)(前月比 +18.7%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中4,005位、「プログラミング」カテゴリでは479位です。

Estuaryの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Estuaryの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 40.6%、オーストラリア 6.3%、南アフリカ 4.7%です。

Estuaryに似たAIプロダクトは?

「プログラミング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGuardio(5242.1万)、Lovable(3367.8万)、Cursor(2252.9万)、opencode(1674.9万)、Netlify(1602.6万)です。

データ月:2026-08 · 訪問数は第三者によるトラフィック推計値を月単位で集計したもので、規模と傾向の把握に適しています。同一プロダクトの複数ドメインは統合しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。