為了獲得必要的擴展性，建議使用專門針對云計算設計的云安全解決方案，它們的安全性可以等效(甚至是超過)基于硬件的解決方案。

　　3、實現最大程度的自動化

　　云安全架構無法輕易擴展這一因素導致大數據云計算機的研發受挫。傳統加密解決方案需要HSM(硬件)單元。勿庸置疑，硬件部署無法實現自動化。

　　為了讓云安全策略盡可能地實現自動化，用戶應當選擇虛擬工具解決方案，而不是硬件解決方案。用戶需要明白可用的API(最好是閑置的API)也是云安全解決方案的一部分。虛擬工具加上閑置的API能夠在云大數據使用案例中提供所需要的靈活性和自動化。木浪科技旗下的多備份作為一款國內saas備份應用，在這方面可以稱得上是鼻祖。其人性化操作，簡單易用操作方式讓不少‘小白’用戶拍手叫好。快速備份到多個云端，需要時一鍵恢復更是體現自動化的充分體現。

　　4、對數據安全永不妥協

　　雖然云安全通常十分復雜，但是用戶在大數據部署當中還是會發現一些“安全捷徑”。這些“安全捷徑”通常貌似能夠回避一些復雜設置，同時保持大數據結構“不受傷害”。

　　一些客戶可能會使用免費的加密工具，并將密鑰存儲在硬盤(這種做法非常不安全，可能會導致加密數據被暴露在任何有訪問虛擬硬盤權限的人面前)，有些客戶甚至不采取加密措施。這些捷徑肯定并不復雜，但是很明顯，它們并不安全。

　　在涉及大數據安全性時，用戶應當根據數據的敏感程度進行分類，然后對它們采取相應的保護措施。在一些案例當中，結果往往是戲劇性的。并不是所有的大數據基礎設施是安全的，如果處于風險當中的數據非常敏感或是屬于管制數據，那么用戶可能需要尋找替代方案。多備份在給用戶備份數據時自動把數據壓縮加密并傳到多個云端平臺，采用3層加密安全保護體系使得數據安全達到最高。

　　只有為數據建立了最為嚴格的安全標準，大數據才能夠不斷地享受著由云計算提供的可擴展性、靈活性和自動化。加密被認為是保護云(大)數據的首要步驟。分裂密鑰加密和同態密鑰管理等新技術應當投入到保護敏感數據當中，同時用戶還需要嚴格遵守HIPAA、PCI等規章制度。