理论情况下，在一个虚拟主机上放置很多非计算密集的应用是有可能的。但是，这里有很多的因素会限制着这种场景的可测量性。并且，查明哪些因素会限制环境会更加复杂。

第一步就是采用一个CPU“量化”模型。万一一个虚拟化技术的方式是一个物理CPU模型有一个虚拟CPU，并且严格执行，那么，虚拟系统的数量会受到CPU数量的限制。而当新的模型变得可用以允许分配更细的物力资源，这个问题就会逐渐减弱，但是一定还要很谨慎来注意这种约束，以防止令人不快的事情发生。

存储是一个更加复杂的部分。那些做的不是很多的应用和那些处于活动状态的应用相比，通常使用同等数量的存储。加入一些这种应用会给整个目标系统的存储能力带来负担，但是却不会给CPU使用能力方面产生太大影响。

潜在的架构的可测量性同样会让问题更加复杂。当运行太多的映像时，一些应用会死掉，而不管它们做了什么。其它的会平衡背板互连、缓存模型以及更高的上下文切换能力来允许更多数量的虚拟机，同时不会影响整个系统的可靠性。为了决定转向“大节点”(fat nodes)是否有意义，公司需要平台的可测量以及负载测试。