Tính toán nhân rộng có mục đích là cung cấp các dịch vụ thích ứng một cách chủ động tới cả người dùng và ứng dụng theo ngữ cảnh chung. Đặc điểm chính của các thiết bị trong hệ thống này là khả năng nhận biết ngữ cảnh của chúng. Tính toán nhận biết ngữ cảnh đòi hỏi các công cụ (kiến trúc, các framework, và middleware), các phương pháp và các khái niệm để hỗ trợ sự phát triển của các hệ thống nhận biết ngữ cảnh và dễ dàng cho thiết kế và cài đặt.
Kiến trúc hệ thống được tạo từ rất sớm trong tiến trình phát triển và cho phép tạo một thiết kế mức cao của hệ thống . Thiết kế kiến trúc là một bước quan trọng trong việc phát triển các hệ thống nhận biết ngữ cảnh. Rất nhiều nghiên cứu đã đưa ra các kiến trúc, framework và middleware cho các hệ thống này với mối liên quan cụ thể tới miền lĩnh vực ứng dụng và các kỹ thuật được sử dụng.
Theo góc nhìn kiến trúc thì kiến trúc khái niệm lớp thường được sử dụng nhất khi phát triển các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh. Henricksen [17] gợi ý kiến trúc 4 lớp. Lớp 1, đầu ra cảm biến được xử lý để tạo thông tin ngữ cảnh mà ứng dụng sử dụng được. Lớp 2 gồm các kho chứa ngữ cảnh để cung cấp một lưu trữ nhất quán các thông tin ngữ cảnh và là cơ sở cho các truy vấn nâng cao. Lớp 3 gồm các công cụ hỗ trợ quyết định giúp ứng dụng lựa chọn các hành động phù hợp và thích ứng dựa trên thông tin ngữ cảnh có sẵn. Các công cụ lập trình thường được kết hợp tại lớp 4 để hỗ trợ các tương tác giữa thành phần ứng dụng với các thành phần khác của hệ thống nhận biết ngữ cảnh.
Khi xem xét các khái niệm và phát biểu trên, ta thấy cần để phát triển một hệ thống nhận biết ngữ cảnh không chỉ giải quyết vấn đề như các cách tiếp cận thiết kế chi tiết mà còn thể hiện các lợi ích cụ thể của nhận biết ngữ cảnh.
Phong cách kiến trúc của một hệ thống nhận biết ngữ cảnh thường là do phương pháp thu hồi ngữ cảnh. Tiêu chí chính để cách tiếp cận kiến trúc lập luận là sự phân chia các mối quan tâm giữa thu hồi ngữ cảnh và các thành phần người dùng theo mục đích.
Kỹ thuật cảm biến được cài đặt khác nhau trong các hệ thống, cơ chế sensing được bao đóng trong các thành phần riêng biệt. Hơn nữa, nó bao đóng sensing và cho phép truy cập dữ liệu ngữ cảnh thông qua giao diện đã xác định. Hiện nay, không có một ngôn ngữ miêu tả chuẩn nào hay ontology nào cho thông tin ngữ cảnh cảm nhận từ cá nguồn khác nhau để có thể sử dụng lại qua các hệ thống middleware khác nhau và các frameworks. SOCAM sử dụng cách tiếp cận phức tạp nhất. Các cảm biến ảo bên ngoài được dùng thông qua các dịch vụ web. Bộ cung cấp nội tại cho các truy vấn cảm biến được dùng bằng việc sử dụng các sự kiện ngữ cảnh biểu diễn trong OWL dựa trên ontology được xác định trước.
Mô hình ngữ cảnh và xử lý ngữ cảnh logic hỗ trợ bởi nhiều framework khác nhau là tiêu chí chính cho việc cung cấp các dịch vụ hay các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh thích ứng hơn và thông minh hơn. Ontology cung cấp một hình thức làm giàu thông tin ngữ cảnh. Dựa trên mô hình ontology, các bộ lập luận ontology phức tạp hơn được hình thành tạo ra các khái niệm mới để thích ứng với hành vi dịch vụ. Và do đó, yếu điểm chính của Context Toolkit chính là mô hình ngữ cảnh của nó, một tập các bộ giá trị - thuộc tính. Sự phat triển của bộ xử lý ngữ cảnh thông minh và bộ tích hợp bị giới hạn do các thuộc tính không có nghĩa. Hơn nữa việc sử dụng các mô hình không dựa ontology yêu cầu nhiều nỗ lực lập trình và gắn chặt mô hình ngữ cảnh vào nghỉ của hệ thống. Thêm vào đó, việc thiếu khai báo ngữ nghĩa của các chương trình không cho phép lập luận và hiểu chung về các hệ thống. Ví dụ, SOCAM sử dụng ontology chung để đặc tả thuộc tính ngữ cảnh cơ bản chung và làm mịn ontology chung này. Các ontology miền lĩnh vực có thể được xác định để cung cấp các khả năng làm mịn cho việc đặc tả và hình thức ngữ cảnh.