由于环境条件的原因， 网络拓扑可能是随机的、动态的。因此，网络中的纳米设备可能对网络拓扑没有必须的认知。两种类型的纳米网络中，微网关和纳米网络之间都有着主从关系:只有微网关才有完整的关于网络和环境的认知以及重新设置网络行为的能力。要达到高度的自我认知，微网关必须能够推导出与之链接的纳米网络的拓扑结构，评估环境条件(哪些可能会随着时间改变)，确定并调整可能会影响消息传输可靠性的波动。
数据分析：传统的传感器网络中，数据采集通常通过静态树实现。树上的每一个节点将感知到的数据通过树传给根上的汇聚节点。然而，由于每一个微网关链接了很多的纳米传感器，这种方法可能会导致巨大的数据流量，尤其当感知是周期性的时候。因此，需要一种动态的数据采集树以实现微网关之间的节点到节点的交互。
在分子和电磁纳米网络中，微网关都需要整合从各种纳米传感器送来的数据，然后再沿着树发送。然而，纳米设备之间的数据传输导致时序上的差异可能会使消息在到达汇聚点之前产生长时间的延迟。在分子纳米网络中，信息传输可能需要相当长的时间，尤其当查询需要反馈的时候。在电磁纳米网络中，能量获取是一个主要的限制，因为在达到传输条件之前的获取过程可能需要一分钟。所以，必须在微网关中实现一种最优时延的数据融合过程， 使得网关可以在沿着数据采集树进一步传输之前处理所有的信息。
能量节约：微网关在和纳米网络链接的时候可能会迅速耗尽它们的能量。微网关和纳米设备的动态时序同步使决定何时让微网关进入睡眠状态以节约能量成为可能。例如，在分子网络中，如果大量的外部流体可能会延迟分子到达目的地，那么网关就可以进入睡眠状态，并且在分子预计到达的时间唤醒。在电磁网络中，微网关可以在纳米设备获取能量时进入睡眠状态。
问题：纳米物联机中有危
除了数据采集和中间件之外，IoNT 研究者必须解决与上下文管理、安全和隐私、服务组合及发现等相关的问题。
IoNT 能够从各种数据源采集极细粒度(用显微镜可见的) 的数据，因此需要上下文模型来处理这些数据。随着研究者为普适计算应用开发出众多的上下文模型和推理技术，通过纳米网络采集到的各式各样的数据就需要横跨多个特定领域本体的跨域推理技术。
纳米传感器收集到的敏感数据也需要用新的安全隐私机制来保护，这些敏感数据可能包括个体详细的化学和生物样本。譬如， 分子纳米网络可能会收集到人类感染有害病毒的数据，而这可能会揭示疾病的本质和严重性。必须有安全保护措施以确保这样的数据不会落到坏人的手中。
服务也是 IoNT 的关键方面。目前面向服务的体系架构不足以处理纳米网络中各种各样的大量数据。解决这个问题的一种方法就是将服务层分成应用层和数据采集层，每一层都包含集群服务组合和发现模型。
实战：纳米物联的
内嵌与外延
纳米网络采集到的细粒度的数据使得 IoNT 有可能扩展现有的应用或者提供新的应用，以解决在IoT 中受到限制或者无法利用的问题。我们可以预期，在不久的将来，IoNT 应用将会出现在卫生保健、环境和农业监测以及某些交叉领域中。
最明显的 IoNT 应用就是使用联网的在体纳米传感器来采集和监测病人的重要生物活动，包括疾病过程。这些传感器能够提供准实时的数据给穿戴设备上的微网关，微网关再将数据传送给病人的医生。在体纳米网络还能够分析体液和呼吸，并且执行其他种类的医学测试，省去病人去实验室的麻烦。
另一个可能的应用是将纳米传感器放置在人口密度高的公共场所，比如医院、机场、餐馆，来追踪病毒性疾病的传播过程以及更好地理解不同类型的人们是如何被感染的。
联网的纳米传感器还可以被用来监测环境，包括污染、温室气体以及辐射。农业部门也可能会在帮助检测农作物和牲畜中的有毒细菌、病毒和其他传染性病原体比如大肠杆菌和疯牛病的过程中受益。
IoNT 能够扩展到多个领域。比如，在乳制品和卫生保健部门之间可以建立链接来消除或者最大程度降低生产条件对某些特定类型过敏人群的影响。