Legacy Systems

The Heresy Nobody Wants to Hear Let me start with a confession: I love legacy systems. Not in a masochistic way, but in the way you might love a beat-up old car that somehow always starts and gets you where you need to go. In an industry obsessed with the shiny new toy, there’s something refreshingly honest about code written in 1997 that’s still processing transactions like a champ. Before you close this tab thinking I’ve lost my mind, hear me out....

Ересь, которую никто не хочет слышать Начну с признания: я люблю устаревшие системы. Не мазохистской любовью, а так, как можно любить старый автомобиль, который всегда заводится и довезёт вас туда, куда нужно. В отрасли, одержимой новыми блестящими игрушками, есть что-то освежающе честное в коде, написанном в 1997 году, который до сих пор обрабатывает транзакции как чемпион. Прежде чем закрыть эту вкладку, решив, что я сошёл с ума, выслушайте меня. Технический мир любит ругать устаревшие системы с пылом подростка, высмеивающего модный выбор своих родителей....

If you’re reading this, you’ve probably had someone in your organization justify keeping that ancient COBOL system or those Pentium-era servers gathering dust in the data center corner. You’ve heard it called “technical debt,” “a necessary evil,” or—my personal favorite—“we’ll migrate it next quarter” (we both know that never happens). But what if I told you that your legacy systems might actually be doing you favors? Not in a magical, free-lunch kind of way, but in real, measurable, economically justifiable ways that the modernization evangelists won’t tell you about?...

Если вы читаете это, возможно, кто-то в вашей организации оправдывал сохранение той древней системы COBOL или тех серверов эпохи Pentium, которые пылятся в углу центра обработки данных. Вы слышали, как это называют «технической задолженностью», «необходимым злом» или — моё любимое — «мы перенесём это в следующем квартале» (мы оба знаем, что этого никогда не произойдёт). Но что, если я скажу вам, что ваши устаревшие системы на самом деле могут приносить вам пользу?...

Picture this: you’re a software architect in 2025, staring at a decade-old machine learning system that’s been making hiring decisions for your company. The model works technically – it processes applications, spits out scores, and helps HR make faster decisions. But then you discover it’s been systematically disadvantaging certain demographic groups for years. Your first instinct? Apply some fairness metrics, maybe add a bias correction layer, and call it a day....