传统的灾难恢复 (DR) 方法面临一些局限性，主要集中在成本、复杂性和灵活性方面。首先，维护用于 DR 的物理备用站点成本高昂。 组织必须投资于重复的硬件、数据中心空间、电力、冷却和人员配备。 例如，一家将其整个本地基础设施复制到备用位置的公司可能需要预先花费数百万美元，并且需要支付持续的更新和维护成本。 较小的企业通常无法证明这些费用的合理性，从而使它们在灾难期间容易受到长时间停机或数据丢失的影响。 即使是大型企业也可能由于预算限制而降低 DR 的优先级，选择缺乏稳健性的最小解决方案。
其次，传统的 DR 设置管理和测试起来很复杂。 主系统和备份系统之间的数据同步容易出错，尤其是在依赖基于批处理的复制时。 例如，如果中午发生故障，每晚备份可能会留下数小时的未受保护数据。 测试 DR 计划也具有破坏性，因为它通常需要使系统脱机以模拟故障。 许多组织很少进行测试或完全跳过验证，从而导致恢复过程过时。 一个常见的问题是配置漂移——DR 环境没有更新以匹配生产变更，例如新的软件版本或安全策略。 尽管投资了冗余，但仍可能导致恢复失败。
第三，传统的 DR 在可扩展性和地理限制方面存在困难。 扩展物理基础设施需要采购和配置额外的硬件，这既缓慢又昂贵。 例如，扩展 DR 站点中的存储容量可能需要数周时间，从而延迟了对业务增长的适应。 此外，依赖固定位置会带来风险：如果区域性灾难（例如，洪水或电网故障）影响主站点和 DR 站点，则恢复将变得不可能。 现代基于云的替代方案提供了更大的灵活性，但旧版 DR 模型通常缺乏与混合云或多云环境的集成。 这种刚性使得适应不断发展的工作负载或利用自动化等较新的技术变得更加困难，从而导致组织恢复时间更长，运营开销更高。