ストリーミングデータをリアルタイムで収集・処理するサービスに「Amazon Kinesis」があります。ストリーミングデータとは継続的に生成されるデータのことをいいます。例えばスマートフォンアプリなどでユーザーが生成するログや、証券取引所の株取引情報、SNSやオンラインゲームのデータなどが該当します。Kinesisではこのようなストリーミングデータを収集し、他のAWSサービスと連携してサンプリングや分析などができます。なお、ストリーミングデータを処理することを「ストリーム処理」といいます。

Kinesis Data Streamsは外部から送信されるストリーミングデータを収集するサービスです。センサーなどが生成したストリーミングデータをKinesis Data Streamsのストリームへ送信し、ストリーム上のデータは分析や機械学習などを行う他のAWSサービス（例えばLambda、Data Firehose、Managed Service for Apache Flinkなど）がリアルタイムに読み取って処理します。

収集したデータを分析・加工するには「AWS Lambda」を利用します。Lambdaはサーバーレスでプログラムのコードを実行できるサービスです。サーバーレスとはAmazon EC2などのサーバーを必要とせず、リクエスト発生時にだけプログラムが実行されるアーキテクチャのことです。
LambdaではKinesis Data Streamと連携し、ストリーミングデータを処理できます。Lambda関数の作成時には、Kinesisのストリーミングデータを利用するテンプレートも用意されています。


以上より正解は
・データの受信にはAmazon Data Streamsを利用し、データの処理にはAWS Lambdaを利用する
です。

その他の選択肢については以下の通りです。

・Amazon Simple Queue Service（SQS）でデータ受信と処理を行うコンポーネントを接続する。メッセージ取得時は、ロングポーリングで取得する
Amazon SQSはフルマネージドのメッセージキューイングサービスであり、サービス同士の橋渡しを担います。また、ロングポーリングとは、ポーリング（メッセージキューに対する問合せ）した際にメッセージが空である場合は一定時間待ち合わせる設定をいいます。
SQSでコンポーネント間を接続することで、高負荷のために処理しきれなくなるという問題を解消できることはありますが、ロングポーリングはAPIコール数を減らすコスト削減の設定であり、本設問の問題を解消しません。したがって、誤りです。

・データ受信にはAmazon Data Firehoseを利用し、データの処理にはAWS Glueを使用する
Glueは複数のデータソースからデータを抽出し、変換・統合したデータをターゲットへ格納するサービスです。
Data Firehoseはリアルタイムデータの受信に適していますが、Glueはバッチ処理に適しておりリアルタイムのデータ処理には適していないので、誤りです。
なお、Data FirehoseからLambda関数を呼び出してデータを処理する方法であれば、設問の要件を満たせます。

・データを受信するAmazon Simple Notification Service（SNS）のトピックを作成し、SNSからの通知をトリガーにLambda関数でデータを処理する
Amazon Simple Notification Service（SNS）はプッシュ型のメッセージングサービスです。システムの状態に変化があった際のシステム管理者への通知や不特定多数のユーザーへの定期的なメッセージ配信などを、EメールやSMS（Short Message Service）、Amazon SQS（Simple Queue Service）を通してユーザーやアプリケーションに対して通知します。
SNSは通知を行うサービスであり、本設問のケースのような大量のリアルタイム性の高いデータ処理は、Amazon Kinesis Data Streamsの方が適しているので誤りです。