灾难恢复计划面临几个关键挑战，主要集中在系统复杂性、数据管理和成本优化方面。 每个领域都需要仔细考虑，以确保系统能够在意外中断或故障期间快速可靠地恢复。
一个主要的挑战是管理现代分布式系统的复杂性。 应用程序通常依赖于互连的服务、云基础设施、数据库和第三方 API，因此很难映射依赖关系并确定恢复步骤的优先级。 例如，微服务架构可能涉及跨多个可用区的数十个容器、负载均衡器和数据库。 开发人员必须记录这些关系，并使用 Kubernetes 等工具进行编排，或使用 Terraform 进行基础设施即代码，从而实现恢复工作流程的自动化。 在这种环境中测试恢复流程非常耗时，因为在不中断生产系统的情况下模拟部分故障（例如，区域云中断）需要精确的计划。
另一个关键问题是确保恢复期间数据的一致性和完整性。 备份可能已过期、损坏或缺少事务保证，尤其是在处理实时数据的系统中。 例如，处理交易的金融应用程序需要避免恢复的帐户余额与总帐条目不匹配的情况。 数据库的时间点恢复、备份的校验和验证和版本化存储（例如，AWS S3 版本控制）等策略有助于缓解这些风险。 但是，实施这些措施会增加开销，例如管理频繁快照的存储成本或处理全球分布式数据库中的复制延迟。
最后，在恢复目标与预算约束之间取得平衡是一个持续存在的障碍。 实现较低的恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO) 通常需要冗余的基础设施、实时数据复制和随叫随到团队 - 这是许多组织无法负担的资源。 初创公司可能会选择存储在单个区域的每日备份来节省成本，从而接受更高的停机风险，而银行可能会投资于多区域故障转移集群。 开发人员必须优先考虑关键系统，使用具有成本效益的存储层（例如，用于非必要数据的冷存储），并定期测试恢复计划，以避免过度支出未使用的资源。 例如，使用 AWS Backup 或 Veeam 等工具自动进行备份验证可以减少手动验证工作，同时确保可恢复性。