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La tesis propone el marco Modeling-Enforcement-Evaluation (MEE), un ciclo de vida holístico y basado en políticas para gobernar aplicaciones distribuidas. Model define intención y restricciones; Enforcement aplica políticas con control de acceso dinámico y orquestación consciente; Evaluation verifica conformidad mediante descubrimiento topológico basado en agentes. 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CICLO  \nDE VIDA PARA ENTORNOS MULTI-CLOUD  \nTHE MEE FRAMEWORK: POLICY-AWARE GOVERNANCE AND LIFECYCLE  \nMANAGEMENT FOR MULTI-CLOUD ENVIRONMENTS  \nDoctorando:  \nHao Wei  \nOviedo, 2026  \nDepartamento de Informática  \nPrograma de Doctorado en Informática  \nEL MARCO MEE: GOBERNANZA BASADA EN POLÍTICAS Y GESTIÓN DEL CICLO  \nDE VIDA PARA ENTORNOS MULTI-CLOUD  \nTHE MEE FRAMEWORK: POLICY-AWARE GOVERNANCE AND LIFECYCLE  \nMANAGEMENT FOR MULTI-CLOUD ENVIRONMENTS  \nDoctorando:  \nHao Wei  \nDirectores:  \nDr. Xabiel García Pañeda  \nDr. Joaquin Salvachua Rodriguez  \nOviedo, 2026  \nFOR-MAT-VOA-0 10 (Reg .2018)  \nRESUMEN DEL CONTENIDO DE TESIS DOCTORAL  \n\n| 1.-Título de la Tesis |  |\n| --- | --- |\n| Español/Otro Idioma:\u003Cbr>EL MARCO MEE: GOBERNANZA BASADA EN POLÍTICAS Y GESTIÓN DEL CICLO DE VIDA PARA ENTORNOS MULTI-CLOUD | Inglés:\u003Cbr>THE MEE FRAMEWORK: POLICY-AWARE GOVERNANCE AND LIFECYCLE MANAGEMENT FOR MULTI-CLOUD ENVIRONMENTS |\n\n\n| 2.-Autor |  |\n| --- | --- |\n| Nombre:\u003Cbr>Hao Wei |  |\n| Programa de Doctorado: Informática |  |\n| Órgano responsable: Escuela Internacional de Doctorado |  |\n\nRESUMEN en español (máximo 4000 caracteres)  \nLa adopción de arquitecturas híbridas y multicloud ha creado una brecha de gobernanza crítica, ya que las herramientas de gestión tradicionales no garantizan que los despliegues de aplicaciones cumplan con las políticas organizacionales en entornos heterogéneos. Esta tesis aborda este desafío proponiendo el marco de trabajo Modeling-Enforcement-Evaluation (MEE), un ciclo de vida holístico y basado en políticas para gobernar aplicacionesdistribuidas.  \nEl marco MEE integra sistemáticamente tres fases principales. El Model proporciona un lenguaje declarativo para especificar la intención de desplieguey las restricciones de gobernanza. La Enforcement operacionaliza estas políticas a través de un control de acceso dinámico basado en atributos y flujos de trabajo de orquestación conscientes de las políticas que toman decisiones conformes en tiempo de ejecución. La Evaluation cierra el ciclo de gobernanzacon un sistema de descubrimiento de topología basado en agentes que reconstruye el estado real de despliegue de las aplicaciones y verifica su conformidad con las políticas originales, permitiendo la detección de desviaciones y el cumplimiento continuo.  \nLa efectividad del marco se valida a través de una serie de prototipos, que culminan en una plataforma integrada para la gestión de Machine Learning Operations (MLOps) en entornos multicloud. Esta implementación final demuestra la capacidad del ciclo de vida MEE para gobernar flujos de trabajo complejos de ML en infraestructuras de nube federadas, asegurando que los despliegues no solo sean automatizados, sino también transparentes, auditables y verificablemente alineados con la política empresarial. Esta investigación aporta un plan arquitectónico integral para construir sistemas en la nube confiables y gobernables.  \nRESUMEN en Inglés  \nThe adoption of hybrid and multi-cloud architectures has created a critical governance gap, as traditional management tools fail to ensure that application deployments remain compliant with organizational policies across heterogeneous environments. This thesis addresses this challenge by proposing the Modeling-Enforcement-Evaluation (MEE) framework, a holistic, policy-driven lifecycle for governing distributed applications.  \nThe MEE framework systematically integrates three core phases. Modeling provides a declarative language for specifying deployment intent and governance constraints. Enforcement operationalizes these policies through dynamic, attribute-based access control and policy-aware orchestration workflows that make compliant, runtime decisions. 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