スケールアップ型アーキテクチャ（ディスクシェルフを備えたフロントエンドコントローラ）では、データ重複排除を伴うディスクバックアップにおいて、多くの課題が生じます。第一に、バックアップウィンドウが継続的に拡大してしまうことです。データ重複排除は計算負荷が高い処理ですが、スケールアップ型システムではデータが増加してもストレージ容量のみが追加されるため、データ量に比例してバックアップウィンドウも長くなってしまいます。バックアップウィンドウが長くなりすぎると、より多くの演算処理能力を確保するために、より大型で高速なコントローラーが必要となります。これは「フォークリフト・アップグレード」と呼ばれ、コストがかかり、業務に支障をきたします。
第二に、フロントエンドコントローラーが故障すると、バックアップが一切行えなくなります。対照的に、スケールアウト型のアプローチでは、スケーラブルなシステムにアプライアンスを丸ごと追加するため、ストレージ容量とともにプロセッサ、メモリ、ネットワークポートも増強されます。データが2倍、3倍、4倍と増加するにつれて、必要なリソースも同様に2倍、3倍、4倍となります。これは「容量に応じた演算能力の追加」と呼ばれます。このスケールアウトモデルでは、固定長のバックアップウィンドウを維持しつつ、データの増加に合わせて様々なサイズのアプライアンスを追加できます。異なるサイズのアプライアンスを追加することで、成長に合わせてコストを調整でき、データが増加してもバックアップウィンドウの長さを固定でき、フォークリフト・アップグレードを排除できます。さらに、古いアプライアンスと新しいアプライアンスを単一のスケールアウトシステム内で混在させることができ、製品の陳腐化やそれに伴うサポート終了のリスクを排除します。最後に、スケールアウトシステムにおいて単一のアプライアンスが故障した場合でも、他のすべてのアプライアンスは稼働状態を維持し、バックアップを受け続けることができます。バックアップの大部分は継続して実行されますが、これはスケールアップシステムでフロントエンドコントローラーが故障した場合とは異なります。
