データ月 2026-08
Streamkap
streamkap.com
Streamkap
Streamkapstreamkap.com低レイテンシのリアルタイムデータストリーミングレプリケーションプラットフォーム
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のStreamkap(streamkap.com)の月間訪問数は16,999(前月比 +19%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中8,172位、プログラミングでは1,769件中884位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の33.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
1.7万+19%
総合順位(17,424件中)
#8,172
プログラミング内の順位(1,769件中)
#884
最大市場
アメリカ合衆国33.6%

Streamkapとは

製品概要

Streamkapは、企業がデータベース間でデータを極めて低いレイテンシで複製できるよう支援する、リアルタイムデータストリーミングプラットフォームを提供する。

主な機能

プラットフォームは、管理されたストリーミングパイプラインでさまざまなデータソースとターゲットを接続し、分析、バックアップ、下流アプリケーションに対応する。ユーザーはインフラを構築せずに、安定した観測可能なデータ同期を得られる。

ビジネスモデル

Streamkapは利用量で課金する。無料枠は$0。データストリームごとの課金は$1.50から始まる。チーム階層$250と$1750はより高いスループットを提供する。スケール階層$2100と$3000は大規模展開向けである。エンタープライズのオンプレミスオプションは$21000.から始まる。

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 1.7万前月比+19%
-6119.61.2万1.8万26-0626-07
月月間訪問数前月比
2026-061.7万—
2026-071.4万-14.7%
2026-081.7万+19.0%

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
5,71333.6%
インド
5,50532.4%
イギリス
1,3848.1%
ベトナム
1,0886.4%
ポーランド
9565.6%

プログラミングの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でStreamkapと比較
Guardio
Guardio
guard.io
5242.1万
-7.7%

個人と家族向けのAIオンライン保護プラットフォーム。

+ 比較
Lovable
Lovable
lovable.dev
3367.8万
-0.6%

自然言語でアプリやWebサイトを素早く構築

+ 比較
Cursor
Cursor
cursor.com
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

+ 比較
opencode
opencode
opencode.ai
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。

+ 比較
Netlify
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

+ 比較
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

Streamkapの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のStreamkap(streamkap.com)の月間訪問数は16,999(約1.7万)(前月比 +19%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中8,172位、「プログラミング」カテゴリでは884位です。

Streamkapの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Streamkapの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 33.6%、インド 32.4%、イギリス 8.1%です。

Streamkap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。