Die zunehmende Etablierung der DH als ein eigenes Forschungsfeld sowie der damit einhergehend vermehrte Einsatz von digitalen Methoden im Forschungsprozess erfordern daran angepasste Mittel der Ergebnissicherung. Zur Langzeitarchivierung von Forschungsprimärdaten gibt es bereits etablierte Strategien, bspw. die Nutzung standardisierter Datenformate und die Übermittlung relevanter Daten an einschlägige Repositorien. Weitestgehend unberücksichtigt bleibt dabei, dass viele der in DH-orientierten Forschungsprozessen erzeugten digitalen Artefakte nicht in Form von Primärdaten, sondern in Form von Forschungssoftware vorliegen. Die Vielfalt der in den DH erzeugten Software beinhaltet auch sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lebende Systeme</hi> (Sahle, Patrick / Kronenwett, Sabine: 2013), deren Laufzeitumgebung unerlässliche Daten enthält und die somit nicht statisch abbildbar sind. Da solche lebenden Systeme im Gegensatz zu klassischen Erkenntnisträgern wie bspw. Monographien oder Lexika nicht ohne kontinuierliche Wartung auskommen, stellen Erhalt, Betreuung und dauerhafte Bereitstellung große technische, organisatorische und finanzielle Hürden dar. Weiterhin erfordert die Heterogenität der in den DH erzeugten Forschungssoftware eine höchst flexible Methodologie bzw. Technologie, die Standardisierung, Nachnutzbarkeit und Archivierung von möglichst vielen digitalen Artefakten gewährleisten kann (Barzen, Johanna et al.: 2018). Neben den genannten Herausforderungen (Heterogenität, Unterfinanzierung und Überalterung digitaler Artefakte) fordert die wissenschaftliche Praxis dauerhafte Interoperabilität und Nachvollziehbarkeit aller Erkenntnisträger. Bezogen auf digitale Systeme sind diese Forderungen (1) konstante Zugänglichkeit, (2) die Möglichkeit eines fehlerfreien Betriebs und (3) die Möglichkeit jeden Entwicklungsstand einer Forschungsanwendung zu jedem Zeitpunkt und ohne große strukturelle Hürden nachzuvollziehen bzw. wiederherzustellen zu können.