回答:
詳細は、使用する正確な仮想化ソリューションによって異なりますが、アイデアは、それぞれが複数の仮想マシンを持つ多数の物理ホストが存在する仮想ファームを使用することです。次に、すべてのVMに物理ホストを必要としないことで得られた効率の一部を使用して、物理マシンがダウンした場合に備えて十分なオーバーヘッドを残します。
さらに、共通（冗長）SAN上の各VMのVHDを見つけることができます。各物理ホスト上のハイパーバイザーは、互いに通信し、異なるVMのメモリを共有するように設定できます。ある程度の遅延があり、メモリの多くはディスクによってバックアップされますが、物理ホストの1つがダウンしても、そのホストからのVMが起動するのを待つことはありません。代わりに、これらのVMは残りのホストに自動的に分散されます。究極の目標は、これらのマシンが中断した場所からピックアップすることです、ダウンタイムがほとんどないかまったくありません。ある意味では、すべてのVMは少なくとも2つの物理ホストで既に実行されています。実際には、現在、ハイパーバイザーは、ホストが失敗する前にそれが来ることを知っているとき、一度に1台のマシンのみこの種類の移行を行うことができます...しかし、間違いを犯しません：ハイパーバイザー。
これが、ファーム内の単一の物理ホストに仮想化されたサーバーを見ることがある理由です。あなたは（あなたも、可能性のあるハードウェアの効率を得ないかもしれない失ういくつかのパフォーマンスを）しますが、管理の一貫性の観点から、それを補うと内蔵の高可用性。
ホストに何らかの障害が発生すると、物理ホストで実行されているすべての仮想サーバーがオフラインになります。
とはいえ、ほとんどのプラットフォームは、単一のVMに対して高可用性ソリューションを提供します。また、1つのノードがダウンした場合のサービスの中断を防ぐために、複数のノードでシステムが構築される場合もあります。
2つのVMノードが高可用性サービスを構成する場合、2つのノードが同じ物理インフラストラクチャに依存しないようにハイパーバイザーを構成できます（フォールトトレランス）。これは、異なるネットワークパスを含む物理的なサーバーフォールトトレランスだけでなく、地理的に異なる場所に至る場合もあります。
物理マシンに障害が発生した場合、VMも使用できなくなるという仮定に間違いはありません。
しかし、openstackがそれを処理し、障害が発生した物理サーバーのVMを他のサーバーで起動するか、既に配布されているハイパーバイザーシステムを使用することができます。vsphereでできると思います。
詳細については、HAのopenstackのドキュメントをお読みください。
あなたの質問に関して-はい、この物理ホスト内のすべてのマシンへのアクセスを失います。もちろん、どのコンポーネントが故障したかによって異なります。それがディスクの場合-それはマザーボードの場合、それは一種の問題です-それははるかに簡単です。一般に、ハイパーバイザーはハードウェアに依存しないため、ハードウェアの回復は簡単です。この時点では、可用性の高いサービスを提供するために使用できるベンダー固有のテクノロジーが多数あります。
リソースプール（VMwareは） -あるしない、それはなります-あなたは（8GBRAM各ハイパースレッディングなしでみましょうと言うの1CPUクワッドコア）2物理ホストを持っているのであれば、誰かが上記のように複数の物理ホストのリソース（CPU、メモリなど）を集約することができませことそこに5vCPU-12Gb VMを配置できます。リソースプールは論理的なものであり、スーパーコンピューティングシステムを作成することはできません。現在、これはリソース使用率を制御する方法です。
可用性（VMware社） -同じような技術を使用することが可能である高可用性あなたが（内私の経験に基づいて、リカバリの自動化していることを可能（HA）1-2minストレージアレイ（NASを使用している場合は、自動的にクラスタ内のすべてのVMのを） iSCSI、FC）およびすべてのVMファイルをそこに保持します。さらにHAが機能するのは、CPU、RAM、マザーボードの障害が発生した場合のみです。StorageArrayが機能しなくなることは明らかです。RAID /コントローラーの障害を防ぐために、レプリケーション、ストレージLUNミラーリングなどを使用します。
1〜2分以内の復旧がオプションではない場合、フォールトトレランス（FT）などの技術があり、構成されたVMのシャドウ（実行）コピーを保持することで、障害発生時にVMのゼロダウンタイムを達成できます。しかし、このテクノロジーには多くの制限もあります。複数のvCPUを持つVMのフォールトトレランスの問題は完全には解決されていません。
全体として、各ソリューションは目標に依存します。