Descripción: En esta tesis presentamos el diseño e implementación de una amplia gama de análisis estáticos para la plataforma .NET, con foco en la escalabilidad. Nos concentramos en .NET dada su gran popularidad en la industria y el amplio conjunto de características que provee, pertenecientes a los paradigmas orientado a objetos y funcional, incluyendo programación concurrente y la manipulación de bajo nivel de punteros. La combinación de todas estas características hacen del análisis estático un desafío. Por un lado, presentamos un framework de análisis estático distribuido de programa completo, diseñado para escalar con el tamaño de la entrada. Nuestro enfoque está basado en el modelo de programación con actores para ser ejecutado en la nube. Nuestra decisión de utilizar una red de computadoras en la nube provee un grado de elasticidad para recursos de CPU, memoria y almacenamiento. Para demostrar el potencial de nuestra técnica, mostramos cómo puede ser implementado un análisis de call graph típico en una configuración distribuida. Además, extendemos nuestro análisis para soportar actualizaciones incrementales del código fuente y mostramos cómo los resultados computados previamente pueden ser actualizados sin tener que volver a calcularlos de cero. Por otro lado, presentamos un framework de análisis estático de programas y herramientas específicamente diseñado para la plataforma .NET. Este framework provee muchas funcionalidades, incluyendo algunas representaciones intermedias como el código de tres direcciones, adecuado para la implementación de un análisis estático, así como también provee una amplia gama de análisis y transformaciones como son la inferencia de tipos, los análisis de control-flow y data-flow, y la construcción de call graph y points-to graph, entre otros. No sabemos de ningún otro framework de análisis estático de código públicamente disponible para la comunidad .NET que provea este tipo de funcionalidades. Para demostrar las capacidades de nuestro framework, presentamos también algunas aplicaciones cliente que aprovechan sus funcionalidades, como un análisis de optimización de consultas Big Data para detectar automáticamente columnas no utilizadas y dependencias entre tablas de entrada y salida de operadores definidos por el usuario desarrollados en algún lenguaje de la plataforma .NET como C#.