Apesar do elevado desempenho dos atuais supercomputadores petaflópicos, algumas áreas necessitam de maior poder computacional, pois suas simulações numéricas ainda não podem ser realizadas ou não alcançam a precisão desejada. A fim de atender essa demanda pretende-se chegar a exaescala de processamento. Porém, atingir a exaescala dependerá de muito esforço para reduzir o consumo energético desses ambientes, com um aumento significativo no desempenho, se comparado ao atuais supercomputadores. Para alcançar essa nova geração, monitorar aplicações, ambientes, degradação de desempenho e consumo energético são tarefas indispensáveis. Por meio do monitoramento e da avaliação de desempenho das aplicações científicas é possível caracterizar qual a relação dos requisitos computacionais dessas aplicações com o consumo de energia. Portanto, neste trabalho é apresentado um estudo sobre as diferentes abordagens e ferramentas de monitoramento de desempenho e consumo de energia, abordando suas vantagens e limitações. O objetivo é encontrar soluções que viabilizem a coleta de parâmetros relevantes para análise de aplicações científicas em ambientes de HPC. Além disso, é apresentado o GraphCis, um ambiente web desenvolvido para permitir relacionar e visualizar dados obtidos do monitoramento de desempenho e de consumo de energia, com simplicidade e agilidade.