Real Time Machine Learning and surviving Titanic

Cihan Biyikoglu在Spark Summit 2017上的演讲《Real Time Machine Learning and surviving Titanic》确实是一个非常有趣且信息丰富的议题，它结合了实时机器学习与经典案例“泰坦尼克号生存预测”的分析，展示了如何利用技术解决复杂问题。虽然我无法直接访问外部链接或提供特定下载内容的信息，但我可以基于阿里云的产品和服务，帮助你理解如何实现类似的实时数据分析和机器学习应用。

1. 阿里云Elasticache for Redis：Redis是一种开源的、高性能的键值存储系统，常用于构建高速缓存、实时数据处理等场景。阿里云提供了托管的Redis服务——Elasticache for Redis，它可以帮助用户轻松部署、管理和扩展Redis集群，无需关心底层基础设施，非常适合于实时数据分析的需求。通过将Redis与Spark或其他大数据处理框架结合，可以加速数据处理流程，实现低延迟的数据分析。

2. MaxCompute：原名ODPS，是阿里云的大数据计算服务，适合大规模数据仓库、离线分析和实时查询等场景。对于需要进行大规模数据处理和机器学习模型训练的任务，MaxCompute能够提供强大的计算能力。你可以使用MaxCompute作为数据仓库来存储海量数据，并结合Spark MLlib等机器学习库进行模型训练。

3. PAI（Platform of Artificial Intelligence）：阿里云的机器学习平台PAI提供了丰富的机器学习组件和算法，支持模型开发、训练、部署的全生命周期管理。通过PAI，用户可以快速构建和部署实时机器学习应用，比如基于流式数据的预测模型，实现类似于演讲中提到的实时分析功能。

4. DataWorks：这是一个一站式大数据开发与运维管理平台，集成了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等功能。在进行实时数据分析项目时，DataWorks可以帮助团队高效地管理数据流程，自动化调度任务，确保数据处理的时效性和准确性。

5. EventBridge（原名EventMesh）：对于实时数据流处理，阿里云的EventBridge可以作为事件驱动架构的核心，连接不同的数据源和目标系统，实现实时数据的捕获、传输和处理。结合函数计算FC或Kafka等服务，可以构建高度灵活和响应迅速的实时数据处理管道。

综上所述，阿里云提供了从数据存储、处理到机器学习模型构建和部署的一整套解决方案，完全有能力支撑起像Cihan Biyikoglu演讲中所描述的实时机器学习应用场景。