在每一种IoT参考架构中(例如 Google的Brillo 、 IoT-A 或 Z-Wave )，你都会(以某种形式)发现大量“无法回避的IoT组件”：

　　Thing与设备的互操作性以及集成组件。

　　上下文感知计算技术，例如上下文模型或行为模型的定义，以及规则引擎的目标定义。

　　与整个架构相关的安全性指南。

　　在某种形式上，当前的IoT架构可以被视为由Anind K. Dey所提出的 Context Toolkit框架在更大规模上应用的一种版本。Context Toolkit的设计属于应用层面，因为它是为地理信息系统(GIS)所设计的。而在IoT环境中，我们必须对Context Toolkit在物物互联方面进行扩展。不过，目标、上下文信息以及行为等基本概念在IoT世界中同样适用。

　　在IoT的世界中，不仅我们能够在用户层面(即来自于应用程序)定义目标，Thing本身也可以在没有用户积极参与的情况下实现某种目标。最终来说，设备依然是为用户服务的，但他们可以在后台进行自治的工作，这也正是 普适计算 (Ubiquitous Computing)的思想。

　　为了更好地理解“上下文”这个术语，我们首先将介绍一个上下文模型，然后再对参考架构进行介绍。上下文定义了处于某个场合、某个时间点上的某个环境的状态(通常来说即用户环境)。上下文模型通常分为上下文元素与上下文情境。上下文元素通常会在设备层面定义特定的上下文，上下文元素的一个例子可以是处于某个具体时间与位置的温度。

　　(点击放大图像)

　　位置与时间本身就属于上下文元素，但他们还扮演了一种特殊的角色，因为要在空间与时间上定位传感器的值，必须了解这些信息。如果不了解某个温度是在哪里、在何时测量的，那么这个温度对于决策来说并没有什么帮助。

　　某些上下文元素是可以立即实现标准化的(举例来说，一个温度值已经被定义为一个双精度的数值加上一个测量单位，例如摄氏或是华氏温度)。而其他上下文元素则是特定于应用程序的(即“特定于Thing”)，因而无法立即实现标准化。这些元素被定义为“高层次”的上下文，对于每个Thing来说，需要一种机制以定义他们。

　　上下文情境(Context Situation)则是多个上下文元素的一种聚合。因此，上下文情境是对于某个环境在某一位置、某一时间的一种视角。