Es necesario desarrollar un gemelo digital (DT) de vehículo para la movilidad aérea urbana (UAM) que utilice un emulador preciso basado en física para modelar la estática y dinámica de un vehículo. Esto se debe a que el uso de gemelos digitales en la operación y control de vehículos UAM es esencial para la infraestructura de gemelos digitales operacionales de UAM (UAM-ODT). Hay varios problemas que deben abordarse en este proceso: (i) la falta de motores de gemelos digitales para la digitalización (gemelización) de la dinámica y control de vehículos UAM en el núcleo de los sistemas UAM-ODT; (ii) la falta de ingeniería de sistemas de back-end en el desarrollo de DTs de vehículos UAM; y (iii) la falta de mecanismos tolerantes a fallos para que el sistema de back-end en la nube de DT funcione sin interrupciones 24/7. Por otro lado, el envejecimiento y rejuvenecimiento del software están cobrando cada vez más importancia en una variedad de escenarios de computación a medida que aumenta la demanda de servicios confiables y disponibles. Con el uso creciente de sistemas en contenedores, también hay una necesidad de un orquestador que apoye una gestión fácil y reduzca los costos operativos. En este documento, se desarrolla un gemelo digital operacional (ODT) de una infraestructura típica de movilidad aérea urbana (UAM) en un sistema de nube privada basado en Kubernetes utilizando un enfoque propuesto de simulación en la nube en bucle. Para garantizar que el ODT pueda proporcionar control operativo y servicios ininterrumpidos en UAM las 24 horas, proponemos una metodología para investigar el envejecimiento del software en nubes en contenedores basadas en Kubernetes. Evaluamos el comportamiento del software de Kubernetes utilizando las herramientas Nginx y K3S mientras gestionan pods en un experimento de vida acelerada. Ejecutamos continuamente operaciones para crear y terminar pods, lo que nos permite observar la utilización de recursos computacionales (por ejemplo, CPU, memoria y E/S), el rendimiento de los entornos Nginx y K3S, y el tiempo de respuesta de una aplicación alojada en esos entornos. En algunas condiciones y para métricas específicas, como el uso de memoria virtual, observamos los efectos del envejecimiento del software, incluyendo una fuga de memoria que no se limpia completamente cuando se detiene el clúster. Estos problemas podrían llevar a una degradación del rendimiento del sistema y eventualmente comprometer la confiabilidad y disponibilidad del sistema cuando se bloquea debido al agotamiento del espacio de memoria o la utilización completa del espacio de intercambio en el disco duro. Este estudio ayuda con el despliegue y mantenimiento de entornos virtualizados desde el punto de vista de la confiabilidad del sistema en infraestructuras de computación de gemelos digitales donde un gran número de servicios están funcionando bajo estrictos requisitos de continuidad.