Проведен детальный анализ исследований методов и алгоритмов размещения ресурсов виртуализированных ИТ-инфраструктур. Рассмотрена классическая модель облачных сервисов, которая состоит из трех слоев. Показано, что специфика задач, выполняемых в критических ИТ-инфраструктурах, ставит перед разработчиком повышенные требования по надежности, безопасности, доступности. Определено, что целесообразно использовать для реализации создаваемой модели сервис IaaS. Проанализированы основные поставщики данного облачного сервиса, определены их преимущества и недостатки, избран лучший кандидат для реализации. Далее приведено детальное описание математической модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами и ее использование в сочетании с генетическим алгоритмом. Следующим в статье описано модель управления виртуальными машинами при серверной виртуализации. На примере показано, каким образом она используется для решения поставленной проблемы и каким образом ее можно оптимизировать и ускорить ее работу. В дальнейшем, в статье подробно расписан генетический алгоритм, принцип построения фитнес-функции и его основные операции для решения поставленной задачи. Предложенный генетический алгоритм в большей степени похож на традиционные генетические алгоритмы. В начале работы алгоритма случайным образом создается начальная популяция решений-индивидов. Далее, на каждой итерации алгоритма вычисляется значение функции приспособленности каждого индивида, для каждого индивида в популяции выбирается пара для генерации индивидов следующей популяции. После этого применяется операция мутации. Кроме того, выполняется поиск наилучшего индивиду новой популяции и сравнивается с лучшим индивидом предыдущей популяции. И в завершение, для построенной модели приведен ряд уточнений, которые позволяют использовать данную модель для критической ИТ-инфраструктуры с учетом требований высокой доступности, таких как отказоустойчивость (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из ее элементов), непрерывная доступность (способность системы к непрерывному обслуживанию, независимо от времени отказа узлов системы) и высокодоступность (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из узлов, с возможными перерывами в работе). В последней части статьи приведены экспериментальные исследования предложенной модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами на базе генетического алгоритма.